医学AI部署探索，“推理效率”将成为下一个角斗场？

当我们探讨影像医疗AI时，不可避免地会涉及到模型的准确率、敏感度以及产品应用范畴和审批审评状况等核心话题。但值得注意的是，随着医疗人工智能陆续通过器械审批，以商品形式进入医院，医生的实际使用体验逐渐成为评估医疗AI价值的关键。

在医院环境中，阻碍AI正常工作的环节众多。从PACS系统接口到软硬件的兼容性问题，再到工作站与电子病历数据的传输限制，这些因素都可能影响AI在实际应用中的推理速度，甚至导致多AI系统之间的不兼容。

近期，NVIDIA将其TensorRT和Triton工具应用于医疗AI的部署环节。作为人工智能计算的先驱，NVIDIA不仅助力医疗AI企业完成模型训练和构建，而且正将其影响力延伸至AI落地的下游，努力解决医院各科室与AI企业之间在部署过程中的困扰。

新的工具的出现，旨在从多个方面改善医疗AI的使用体验。一方面，它们能够帮助医疗AI企业更有效地利用GPU硬件资源，充分发挥其计算能力进行AI推理。通过高效部署和优化计算资源，这些工具可以加速医院环境中的AI推理过程，从而提升医疗AI的实际使用体验。

另一方面，在当前单病种AI为主导的时代背景下，许多科室往往需要向不同的AI公司采购多种AI系统，并在诊断时切换使用。NVIDIA的新工具提供了一种通用的支持框架，帮助AI企业在各种环境下部署多个AI系统。这一创新解决方案，无疑为医疗AI企业带来了极大的便利。

随着医疗人工智能进入精细化竞争时代，NVIDIA的新工具将可能帮助医疗AI企业重塑竞争优势，为医疗行业带来更加精准、高效的诊断服务。新一代TensorRT 8强势进军医疗行业，AI推理效率得到前所未有的飞跃性提升。作为深度学习技术在医疗领域的重要应用，推理是连接影像AI训练和实际诊断的关键环节。在医学领域，AI诊断的速度和精度至关重要，这也使得医学AI的模型和推理过程变得异常复杂。为了解决这个问题，NVIDIA成功将TensorRT应用到医疗场景中。

TensorRT作为一种高性能深度学习推理的优化器和运行引擎，以其强大的功能，为医疗AI的推理过程带来了革命性的改变。它能够以TensorFlow框架训练的模型为输入，为CUDA GPU生成优化后的模型运行时间。这意味着，TensorRT能够显著减少推理时间，降低应用程序的延迟，提高计算和内存访问的效率，并利用稀疏张量核心实现额外的性能提升。这使得医疗AI的诊断速度更快、精度更高，极大提升了医疗服务的效率和质量。

TensorRT还具备强大的模型优化能力。它可以将研发人员训练好的模型进行分解并融合，生成具有高度集合度的融合模型。例如，通过将卷积层和激活层进行融合，可以显著提升计算速度，进一步推动医疗AI的发展。这不仅有助于提升医疗服务的效率，也为医疗领域带来了更多的可能性。

新一代TensorRT 8的入驻医疗领域，将带来革命性的改变。它将推动医疗AI的发展，提高医疗服务的效率和质量，为医疗行业带来更多的创新和突破。让我们共同期待TensorRT 8在医疗领域的更多精彩表现吧！在2021年7月，最新一代的TensorRT 8.0版本将深度学习推理技术的优势推向了新的高度。这款软件通过采用量化感知训练，成功实现了与FP32相当的精度和INT8的推理速度，相较于前一代的7.0版本，其运行速度和精度均提升了整整一倍。

TensorRT 8.0对于推理模型的加速支持范围广泛，其中基于BERT模型的推理速度更是提升了两倍。更值得一提的是，它采用了稀疏性技术，显著提升了Ampere GPU的性能，将Ampere GPU的吞吐量提升了多达50%，并优化了2:4细粒度结构。通过消除神经网络中不必要的计算，用户可以获得超过30%的性能增长。

这样的技术革新解决了现阶段部署的众多难题。例如，很多医院的软件系统版本因医疗信息化系统的限制而相对滞后，难以满足医疗人工智能对软硬件的要求。而TensorRT 8.0则能更充分地利用有限的计算资源，有效降低AI部署成本。它让医疗系统可以更高效地进行推理计算，减少延迟，提升医生的工作效率和体验。

在这个无纸化的时代，流畅高效的线上流程是至关重要的。TensorRT 8.0以其出色的推理速度和低延迟特性，将极大提升医生的AI使用体验，让医疗工作更加便捷、高效。无论是应对复杂的医疗数据分析，还是日常的诊疗工作，TensorRT 8.0都能为医生提供强大的支持，助力他们在医疗领域取得更大的突破。抽丝剥茧，深入探究：在Triton的助力下，GPU实现极致利用

随着TensorRT 8.0的融入，医疗AI的推理性能得到了显著优化。在实际应用中，NVIDIA仍需面对一个关键挑战：在同一环境下实现多种类AI的部署。

NVIDIA Triton推理服务器作为一款开源软件，为AI的推理提供了一个单一标准化的平台。它支持多框架模型、CPU和GPU，并能在不同的部署环境中自如运行，如数据中心、云端、嵌入式设备和虚拟化环境等。

Triton的出现，犹如一股清新的风，为复杂的AI推理模式带来了简化。无论模型处于哪个框架，或是运行在何种类型的处理器上，Triton都能让AI在 production环境中的使用变得更为便捷。

当结合NVIDIA AI部署框架的最新成员——NVIDIA TensorRT 8时，Triton的威力得到了进一步的释放。它能够提高神经网络的推理效率，在保持精度的降低计算和存储成本，真正实现高效推理。

如今，Triton已经支持多模型集成，兼容TensorFlow、PyTorch、ONNX等多种深度学习模型框架。这使得多模型联合推理变得轻而易举，为视频、图片、语音、文本等整个推理服务过程提供了强有力的支持，显著降低了多个模型服务的开发和维护成本。

在金融行业，蚂蚁集团借助NVIDIA Triton推理服务器，结合T4 GPU和DALI的图像预处理能力，实现了多模型推理性能的整体提升，延迟降低了20%，成本更是减少了50%。这一成果意味着，在多模态业务场景中，蚂蚁集团以更低的成本和更短的延迟构建了高性能的推理服务，优化了用户体验。

医疗领域同样有望受益于Triton的强大功能。医学AI企业的研究人员现在可以在Triton的支持下，自由选择最适合其项目的框架，最大化利用GPU，迅速进行推理。Triton的多环境支持功能及安全保障能力，确保医疗AI能在任何医院顺利部署，轻松满足不同医院对部署环境的特殊需求。

这一系统不仅解放了研究人员对于框架选择的束缚，促进了技术创新的步伐，而且通过标准化部署流程，降低了实施难度和成本。在医疗领域，这意味着AI技术的应用将更为广泛，为诊断、治疗、康复等各个环节带来前所未有的便利和效率。解锁TensorRT与Triton在医疗影像诊断中的双重赋能

为了深入理解TensorRT与Triton在医疗影像诊断中的实际应用，英伟达特别策划了一场网络研讨会——《解锁TensorRT与Triton在医疗影像诊断中的应用》，定于10月13日14:00-15:20。

在这场盛会中，我们将见证NVIDIA的高级架构师赵凡博士与安德医智算法总监刘盼博士的倾情分享。他们将在舞台上展示TensorRT与Triton如何助力医疗影像诊断的进步。以下是会议内容的精彩预告：

一、TensorRT 8的新时代特性

赵凡博士将为我们揭示TensorRT 8的最新特性，让我们了解这款工具在医疗影像处理方面的最新进展。

二、Triton的应用魅力和高效使用指南

紧接着，刘盼博士将分享他在Triton应用方面的独到见解，包括其在医疗影像AI部署中的实际应用，以及如何使用Triton进行高效推理。

三、医疗影像AI部署的挑战与应对策略

在部署过程中，医疗影像AI会遇到哪些问题？如何应对这些挑战？两位嘉宾将为我们详细解答。

四、Triton多后端的优势解析及实战案例

我们将深入了解Triton多后端的优势，并基于Pytorch和tensorflow后端，探讨推理流程。还将分享一个关于如何将GraphDef成功转换为TensorRT plan的实战案例。

这不仅是一场技术的盛宴，更是一个深入了解TensorRT和Triton在医疗领域应用的机会。让我们共同期待，通过这场研讨会，解锁医疗影像诊断的新境界！