NVIDIA Clara AGX：医学研究用のTegraおよびRTX GPU

医療用コンピューティング市場は、NVIDIAが近年最も成長し、人工知能の進歩により、この点で最大のテクノロジープロバイダーのXNUMXつになり、ClaraAGXがジェンスンフアンの市場に賭けています。市場は言った。 したがって、これは科学計算用に設計されたワークステーションですが、特に医学などの科学界で最も収益性が高く、最も興味深い市場を対象としています。

クララAGXとは何ですか？

Clara AGXは、NVIDIATegraSoCと同じブランドのグラフィックカードをXNUMX台のマシンに組み合わせたPCです。 したがって、特定の観点からは、自動運転車用のDrivePXの医療コンピューティングへの適応です。

タブレットおよびモバイル市場でのTegraの大失敗の後、特にGeForceの作成者の人工知能市場への転換を利用するために、他の市場に向けることを決定したことは誰もが知っています。 これにより、彼らは非常に重要なXNUMXつの異なる業界に足を踏み入れることができました。 これらの最初のものは、自動運転の成長市場です。 一方、XNUMXつ目は、医療情報の取得から断層撮影、新薬の作成のためのタンパク質合成まで、いくつかのアプリケーションを含む巨大な健康市場に関連しています。

NVIDIAがその瞬間からTegraに加えた最も重要な変更は、PCI Expressインターフェイスの組み込みでした。これにより、NVIDIAはグラフィックカードを接続し、両方のパーツの共同起動を最適化することができました。 したがって、Clara AGXのようなプラットフォームに、PCでは不可能な、両者間の対話機能を確実に提供します。最も重要なのは、アドレス指定の観点から完全に統合されたメモリスペースの使用です。 つまり、100％一貫しています。

Clara AGXユニットの内部には何がありますか？

各ClaraAGXワークステーションは、次のコンポーネントで構成されています。

• 最先端のNVIDIATegraSoC。 Clara AGXの最初のバージョンでは、Xavierでしたが、最新のアーキテクチャであるOrinに更新されています。
• プロフェッショナル市場向けのNVIDIAグラフィックカード。 現在、RTX6000Tiと同等のTuringアーキテクチャを備えたNVIDIAQuadroRTX2080GPUを使用しています。 現在、RTX6000と同じ機能を備えたA3090を提供しています。
• SmartNICを備えたNVIDIAConnectXネットワークカード。他のユニットとの通信を可能にします。 100つのネットワークポートがあります。28つはQSFP45タイプの10Gbpsで、もうXNUMXつはXNUMXGbpsのRJXNUMXまたはイーサネットです。
• それぞれ4回線の2つのPCIeGenXNUMXインターフェイス。
• NVMeSSD形式の250GBのストレージ

AIとリアルタイムコンピューティング向けに構築

一方、多くの人が推測しているように、ClaraAGXで使用されているオペレーティングシステムはそうではありません Windows、しかしGNU /Linux の配布 ARM ハードウェア向けに最適化されており、医療コンピューティングで広く使用されているライブラリとアプリケーションを備えています。 そのため、Clara AGXは従来のPCではなく、医療アプリケーションをリアルタイムで作成するためのワークステーションです。

しかし、リアルタイムとはどういう意味ですか？ への割り込み要求があるアプリケーションを指します CPU 割り込みが発生したときに実行されます。 そのため、オペレーティングシステムによる管理方法は、従来の方法とは異なります。 彼らはこの変更をDrivePXプラットフォームと共有します。このプラットフォームでは、センサーによってキャプチャされた情報へのタイムリーな応答とユーザーの操作が安全性にとって非常に重要です。

その主な用途は、現在のTegra SoCおよびGPUの人工知能に最適化されたハードウェア、特にNVDLAやTensor Coreなどのユニットを利用して、人工知能のモデルとアルゴリズムを開発することです。 このシステムは、以前にトレーニングされた一連のアプリケーションとモデルを提供し、ClaraAGXがNVIDIA自体によって統合するハードウェア用に最適化された科学界のアプリケーションのバージョンを提供します。

なぜAIは医学において重要なのですか？

病気の診断は、特定の症状が患者に存在するかどうかに基づいた情報から医師によって行われます。 場合によっては、視覚的に得られた情報から症状を読み取ることができます。 たとえば、皮膚の小さな斑点など、患者にとって無害に見える何かが、より深刻な何かを示している可能性があります。

私たちがAIシステムをトレーニングしていることのXNUMXつは、視覚情報から結論を引き出すことを学ぶことです。 これにより、診断に使用されるさまざまなデバイスから取得されるさまざまな組織の健康状態に関する医用画像と推論アルゴリズムを使用したトレーニングから予測を行うことができます。 具体的には、NVIDIAはClara AGXを放射線学による診断に向けていますが、さまざまな腫瘍の発生の研究など、他の医療アプリケーションでの使用が見出されています。

これは、Clara AGXが最終的に医療専門家に取って代わることを意味するものではありません。NVIDIA自体が、病気を診断するためのデバイスではなく、何百万ものデータの形式で情報を分類するための優れたツールではないことを明確にするものだからです。毎年病院や医療センターに行きます。 同様に、CUDAエコシステムの恩恵を受けることができる他の科学研究分野にも使用できます。