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DBCloud AI一体机助力,交大图像所MICCAI2019大赛中获佳绩

2019-11-07 17:35 | 未知 |
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于10月13-17日举办的深圳第22届MICCAI22nd International Conference on Medical Image Computing & Computer Assisted Intervention国际挑战赛圆满落幕上海交大图像所徐奕副教授团队在消化道病理图像检测与分割国际挑战赛中获印戒细胞检测竞赛第二和结肠镜检查组织分割竞赛第四的佳绩

MICCAI是由国际医学图像计算和计算机辅助干预协会Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention Society举办是跨医学影像计算MIC和计算机辅助介入CAI两个领域的综合性学术会议被公认为是医学成像计算医疗机器人人工智能辅助介入计算机生物医学等领域最顶级的国际会议

此次交大获奖的印戎细胞检测模型提出了针对印戎细胞检测任务中仅有部分病例图像区域具备有效标注的解决方案创新性地提出了解耦梯度范数均衡损失解决漏标注带来的模型优化方向偏离以及模型过拟合问题提高模型在医学影像中普遍存在的弱监督学习任务上的召回率以及鲁棒性

印戎细胞检测模型CNN是一个计算密集型任务需要同时占用大量内存进行模拟训练最适用于CNN模型训练的是通过GPU运算但鉴于GPU显存存量的硬件瓶颈徐奕副教授团队与DBCloud深脑云公司达成合作采用由DBCloud深脑云提供的DBCloud一体机进行深度学习训练在OpenPOWER技术的帮助下参赛团队能够实现超大模型的处理极大提高了模型的精度

DBCloud深脑云是一家专注于人工智能领域计算机服务的集成解决方案提供商其DBCloud AI 一体机解决方案采用OpenPOWER技术支持大型模型处理LMS能够在保证训练性能的前提下将显存提高2-5倍突破显存限制解决了训练过程中GPU显存不足问题

LMS解决方案包括硬件和软件创新硬件平台为 IBM OpenPOWER架构CPU处理器自带NVlink通信模块最大支持150G每秒的带宽因此GPU和CPU之间的数据可以高速交换通过LMS框架将内存共享给GPU直接使用从而突破显存容量的限制

软件平台则采用了DBCloud深脑云自主研发的LAB实验平台对GPU集群进行统一的管理调度检测等在软硬件结合的情况下深度学习模型可以在没有任何模型改变的情况下扩展到超出更大的训练范围同时借助高带宽总线连接GPU和CPU训练速度也在极高的水平线上

DBCloud AI一体机的使用大大增加徐奕副教授团队模型的深度和复杂性提高模型的处理批次以及医学影像的分辨率助力团队印戎细胞检测模型顺利解决标注带来的模型优化方向偏离以及模型拟合问题在医学影像计算领域以及计算机辅助介入领域产生重大突破进一步发挥人工智能在辅助决策优化病理诊断等数字病理领域的应用价值

(责任编辑:zhou)
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