Aceleración de la inteligencia artificial de imágenes médicas: transmisión de datos y optimización computacional
October 10, 2025
Se prevé que el mercado global de la inteligencia artificial para la salud alcance los 67.000 millones de dólares para 2027, y que la imagen médica represente el 40% de las aplicaciones.Como las herramientas de diagnóstico basadas en IA generan petabytes de datos DICOM de alta resolución anualmente, las infraestructuras tradicionales de TI se enfrentan a tres desafíos críticos:
- Los radiólogos requieren análisis de imagen de menos de 2 segundos para el diagnóstico en tiempo real.
- La colaboración entre centros de datos requiere una transferencia segura de escaneos de varios gigabytes
- Los clusters de GPU exigen una red de 200Gbps+ para evitar el hambre de computación
Las pruebas de referencia de Mellanox para 2024 revelaron:
| El Protocolo | Producción | Latencia (tomografía computarizada) |
|---|---|---|
| TCP/IP | 12 Gbps | 8.7s |
| RoCEv2 | Las demás: | 1.2s |
Las tuberías típicas de IA muestran un tiempo de inacción de la GPU del 60% debido a:
- Acceso lento al almacenamiento NVMe (latencia de 150 μs)
- Preprocesamiento ligado a la CPU
- Fome de datos inducida por la red
Los NIC ConnectX-7 con capacidades de 400 Gbps proporcionan:
- RDMA acelerado por hardware para imágenes de copia cercana a cero
- Soporte NVMe-oF para el acceso directo de la GPU a los PACS distribuidos
- Encriptación en el chip para el cumplimiento de HIPAA
La arquitectura de la UEC de Mellanox logra:
| El método métrico | Línea de base | CEU |
|---|---|---|
| Tiempo de transferencia de RMN | 45 años | 9s |
| La latencia de la inferencia de IA | 1.8s | 0.4s |
El despliegue en un hospital de nivel 1 mostró:
- 3.8 veces más rápido el rendimiento del análisis PET-CT
- Reducción del 92% de la congestión del centro de datos
- Ahorros anuales de 1,2 millones de dólares de los clusters de GPU consolidados
Al integrar las soluciones de redes de inteligencia artificial de Mellanox para el cuidado de la salud con la aceleración smartNIC, las instituciones pueden liberar todo el potencial de los diagnósticos de IA.Para explorar los planos de implementación de su infraestructura de datos médicos, visite mellanox.com/healthcare-ai.