64块地球最快GPU能做什么？医生的超级大脑

　　看点：希氏异构以64块NVIDIA Tesla V100打造最强医疗AI超级计算机“神农一号”。 　　目前，数字化、智能化已经成为医疗行业发展重要趋势之一。一方面，随着人口老龄化加剧、居民对健康重视程度提高，社会对于医疗服务的需求也在持续增加。而另一方面，则是医生培养周期长、成本高，优质医疗资源供给持续不足，人工智能落地医疗已成大势所趋。

　　不过，光有人工智能技术还不够，优质医疗数据资源的积累也十分重要。针对这几点，一家名为希氏异构的四川AI创业公司给出了解法，它不仅联合了四川大学华西医院深度合作并成立医学AI研发中心，还推出了专用于医学图像人工智能技术的超算平台“神农一号”，能够将深度神经网络的训练时间缩短百倍以上。

打造最强医疗AI超级计算机：搭载64块Tesla V100，准确率超90%

　　就在今年6月8日，希氏异构推出了专用于医学图像人工智能技术的超算平台“神农一号”。据希氏异构的董事兼专家委员会主席、异构智能创始人吴韧博士表示，神农1号I期基于64个NVIDIA Tesla V100GPU超算训练平台，训练ImageNet模型只需要52分钟，而传统的单GPU训练平台通常需要两天左右的时间；其运行的NovuMind自主研发的超算并行训练软件具有在1024个GPU系统上保持90%的线性加速。

　　配合高速网络、独特的系统设计、独到的算法和软件的优化，整个神农一号系统能够非常高效的完成各种医疗人工智能的训练任务。根据华西医院数据，希氏异构的AI技术同时完成消化内镜下的多种类的疾病识别，阳性检出准确率达到92%-96%。

　　目前，神农一号是国内基于NVIDIA最新GPU Tesla V100建成的AI医学图像领域最强的专用超级计算机。

牵手华西医院，成立联合人工智能研发中心

　　正如希氏异构董事、异构智能创始人吴韧博士表示，人工智能拥有三大基本要素：算法、算力、数据。随着AI的进一步普及推广，算法已经不再是进入的门槛或者壁垒，而数据资源和计算能力则成为最关键的竞争力。[page]分页标题[/page]

　　而对于“神农一号”超算平台而言，这三大要素则分别对应了：希氏异构提供的AI医疗算法与方案整合能力、英伟达Tesla V100 GPU提供的强大算力、以及真实的医疗数据资源。

　　最后一点往往是目前众多AI医疗创企所缺乏的重要资源。对于AI模型来说，数据质量的好坏能够直接决定训练模型的准确度。

　　针对这一点，希氏异构在2017年开始便联合了四川大学华西医院进行了深度合作，不仅运用在医疗诊断领域的消化内科肿瘤诊断，还联合成立了研发中心“华西希氏医学人工智能研发中心”，共同开展包括消化、病理、医学影像、超声等多医学领域的AI技术与产品研发。

　　同样是在2017年，希氏异构还与华西医院发布了全球第一台AI消化内镜。希氏异构创始人宋捷表示，中国消化系统疾病发病率非常高，尤其是对一些恶性肿瘤来说，消化系统的恶性肿瘤发病率能占到整个消化系统疾病的42.2%。而消化内镜生产的数据往往非常庞大，可能是几个小时的视频，也可能是数万张图片，光靠医生肉眼诊断则对于医生体力精力挑战极大，还可能出现漏诊的情况。

希氏异构的前世今生

　　希氏异构总部位于四川，成立于2017年3月，是一家从事AI医疗领域的创业公司，专注于CT、超声、皮肤、心电等医疗领域的AI应用技术研发，尤其是在消化内镜AI技术方面。

　　在希氏异构成立不久后，AI科学家吴韧博士带领的异构智能团队便参与合作加盟。此外，希氏异构还曾经于2017年12月完成了3000万人民币的Pre-A轮融资，由星空资本、奇迹之光（华大创投基金）共同投资。希氏异构还曾经加入英伟达Inception初创企业孵化项目。

　　希氏异构创始人宋捷作为医疗临床医生出身，有20余年医药相关行业的高层管理经验。而异构智能创始人吴韧博士则是希氏异构的董事兼专家委员会主席，也是最早利用GPU进行海量解析的专家之一。

　　此外，希氏异构人工智能首席科学家、异构智能中国区总裁周斌博士也拥有多年的GPU强大技术实践经验；作为异构计算和深度学习方面的专家，他研发了大量核心算法和处理系统，同时还是中国唯一一位NVIDIA CUDA Fellow。

　　下周二（7月3日）晚上8点，周斌将加入智东西「深度学习」社群就《如何利用最强GPU搭建医疗人工智能计算平台》进行系统讲解，这也将是希氏异构首次解密医疗图像AI领域最强超级计算机。希望入群听课的朋友，可以扫描底部超级公开课NVIDIA专场海报的二维码进行报名。

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结语：人工智能将进一步推动医疗产业变革

　　目前在AI+医疗的这条赛道上，已经有越来越多的新玩家不断涌入，它们以AI医疗影像识别为首，辅以AI问诊、AI病例识别、AI生物制药等工具，逐步打开“医疗”这个传统而略显封闭的行业。

　　对于医疗领域来说，人工智能技术更大的意义不仅仅在应用技术与产品层面，而是利用相关技术与产品改变现有医疗格局与模式，进一步协调医疗优质资源的地域分配，进而影响到整个医疗体系的变革。

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