医学影像，越来越需求AI的协助了 。

依据数据统计，当前我国医学影像数据年增速在30%，但影像科医生年增速却惟独4%，医生面临较大的工作压力 。

那么，AI医学影像市场进展得如何呢？

AI影像行业，是人工智能在医疗领域里面探究最久的赛道之一，近年来人工智能辅助诊断三类证的获批数量 延续增进，整个人工智能医学影像市场估计会在4年左右的 工夫 打破百亿， 维持高增进 。参考亿欧智库公布的《2023年中国人工智能医学影像产品生态路线探究报告》，2023年我国AI医学影像市场规模为24亿元，2030年将达到 137.4亿元，年复合增进率为33.8% 。

固然有了AI帮忙，能 晋升诊疗效率、改善患者就医体验，但同时也带来一个问题：

医院关于医学影像系统的 花费越来越高了，患者看病的成本也大幅 遍及 。

所以在这个技术飞速 遍及的时代，医院不是 容易采纳新技术就能造福患者的，也要综合考量投入产出， 能力关心到每个病人 。

在这样的背景下，医学影像系统如何在满足 性能、性能需求的同时减低总体 占有成本 (TCO)，就成了 要害问题 。

以东软智慧医学影像信息系统PACS/RIS为例，该系统提供了 遮蔽 审查预约、到诊排队、用药治理、 审查治理、影像诊断等在内的一体 交融全医学影像治理 威力，可辅助医生更好地 发展工作 。东软在新一代的PACS/RIS产品中，就采纳了基于CPU的 方案运行三维可视化、AI推理等工作负载 。

在三维可视化加持下， 交融影像 综合等技术，让医务人员通过旋转、缩放、分割、图像 加强等操作，从多角度清楚了解到医学影像中各 构造中间的空间位置关系，在疾病诊断的可视化、术前评估、手术规划、手术实时 指导等方面 施展重要价格 。

要晓得三维可视化、AI推理都是十分吃硬件性能的，好在 通过指令集、软件等方面做性能优化后，东软将PACS/RIS系统的三维可视化效率 晋升达2.45倍，AI推理性能 晋升高达8.49倍，并有效地操纵了成本 。

到这里看似圆满 终局了，但其实过程中还有更多的细节更值得关注和借鉴， 比方系统性能是如何优化 晋升上去的，CPU又为何是破局的 要害？

##性能如何搞上去？

东软 集团相信大家并不 生僻，作为中国第一家面市软件公司，在医疗健康领域已深耕多年 。

这次他们之所以 取舍英特尔当合作 搭档，正是由于在三维可视化和AI推理这两大性能杀手面前，第五代英特尔? 至强? 可 扩充 解决器 占有两大法宝：

OpenMP与SSE4(Streaming SIMD Extensions 4)指令集，和英特尔? AMX加快器 。

首先来看三维可视化 部分 。

东软重要采纳了体渲染(Volume Rendering)技术，通过OpenMP与SSE4指令集 支撑光线合成的实现 。

SSE4指令集不只 扩充了Intel? 64指令集架构，还加入了图形、视频编码及 解决、三维成像等方面的指令，使 波及音频、图像和数据压缩算法的 利用程序性能大幅 晋升 。

为了找出执行三维可视化 使命时，其产品在 部分 利用中性能缺乏的瓶颈所在，东软 使用了英特尔提供的VTune? Profiler工具，最后确定了瓶颈函数SafeGradz 。该函数重要利用SSE4指令集进行三线性插值，从而实现光线上点的梯度计算 。通过对该函数的代码进行优化，东软 顺利 晋升了三维可视化 利用的性能 。

在不同代英特尔? 至强? 可 扩充 解决器上进行测试， 后果显示，在 解决器 开明4并发8线程时，第五代英特尔? 至强? 铂金8592+ 解决器的三维重建效率，相比第二代的英特尔? 至强? 银牌4210R 解决器 晋升达2.45倍，让三维影像的交互更加流畅顺滑 。

图注：PACS/RIS 系统的三维重建 利用运行效率 比较

值得 留神的是，第五代英特尔? 至强? 铂金8592+的主频为1.90GHz，比第二代英特尔? 至强? 银牌4210R的2.40GHz主频还要低 。

更进一步 注明了，性能 晋升靠的不是主频 晋升，而是靠 合适工作负载的指令集和各种优化工作 。

接下来看AI推理 部分 。

东软借助 解决器内置的英特尔? AMX(高级矩阵 扩充)技术，让CPU也能轻松驾驭深度学习 使命 。

英特尔? AMX针对 宽泛的硬件和软件进行了优化，在前代VNNI和BF16技术的 根底上，进一步 加强了矩阵计算 威力，最大限度地利用计算资源，改善高速缓存利用率，幸免潜在的带宽瓶颈 。

东软在第二代/第四代/第五代英特尔? 至强? 可 扩充 解决器上，测试了不同参数规模的AI模型在同步和异步模式下的推理 体现 。

测试数据显示，关于参数量为31,185,568的较大模型，在BF16精度和异步模式下，第五代英特尔? 至强? 铂金8592+ 解决器相比第二代英特尔? 至强? 银牌4210R 解决器，推理性能 晋升高达8.49倍 。这 象征着AI辅助诊断能以更快的速度为医生提供洞见 。

图注：BF16 精度下的异步推理性能 比较

之所以 取舍第五代英特尔? 至强? 可 扩充 解决器，除了其 本身性 能够强之外，还有一些额外的 好处 。

比方辅以英特尔提供的OpenVINO? 工具套件优化和部署各类模型，还可跨英特尔? 硬件 扩充计算机视觉和非视觉工作负载，从而大幅 遍及性能，达到软硬协同的 动机 。

又 比方第五代至强? 与上一代产品在软件和平台上兼容， 因而在部署新系统时 能够大大削减测试和验证工作 。

……

在削减测试和验证这里，其实也起到一些 节俭成本的 动机了 。

不过在省钱这件事上，除了与具体技术优化 有关，还有更多行业 教训 能够分享 。

##成本怎么打下来

其实医疗行业在 取舍硬件这件事上，CPU早已成为各大发烧友们眼中的“香饽饽” 。

缘由也是很 容易，GPU当然在性能方面存在 定然的优势，但“硬伤”也是 比较显而易见，那就是成本过高 。

并且从宏观角度来看，大模型的 炽热 确切催动了GPU需求的激增，在训练阶段尤甚；但现如今到了以推理为主的阶段，如何能让AI“快好省”地用起来成为了 要害点 。在部署时盲目堆GPU不只可能会造成算力过剩，浮现“大炮打蚊子”的 景象，更是会招致成本的“水涨船高” 。

而诸如第五代英特尔? 至强? 这样的高端CPU，不只 能够很好地跟上性能的脚步，在成本的操纵方面也是给出了满足成本条件的更加可行、更 相符实际的 方案 。

一言蔽之，高性价比才是 要害中的 要害 。

其次，CPU也算找准了“赛道”—— 部分医疗场景的AI推理具备批 解决 特点，对AI推理时延性能不敏感，更 合适采纳CPU进行推理 。

具体到性能方面，第五代英特尔? 至强? 的“ 打开 模式”是这样的：

●整体性能 晋升：21%

●推理性能 晋升：42%

●内存速度 晋升：16%

●三级缓存 晋升：2.7倍

●每瓦性能 晋升：10倍

也正因如此，第五代英特尔? 至强? 在 解决多样化的 使命负载时， 能够卓著 晋升每瓦 特点能，尤其在人工智能、数据 核心治理、网络操作和科学计算领域，并且还能卓著减低总体 占有成本(TCO) 。

而这也还仅是东软等医疗行业 取舍CPU的缘由之一， 宽泛的兼容性和成熟的技术也是不可 忽视的 。

家喻户晓，CPU技术的进展 绝对来说较为成熟， 几乎全部软件 利用和操作系统都能在CPU上良好运行 。

而在医疗行业中，存在大量基于传统架构开发的软件，这些软件通常设计为在 标准的CPU上运行 。 因而， 使用CPU 能够确保与现有系统和软件的 宽泛兼容性 。

其次，CPU易于 保护和 晋级也是重要的丝毫，而GPU在这方面会显得更为复杂 。医疗行业依赖于 巩固运行的系统来 保障服务的延续性， 因而更 偏袒于 取舍 保护简便、 晋级路径明确的硬件解决 方案 。

加之CPU早已在医疗行业上岗， 宽泛用于电子病历系统、医院资源规划系统等， 造就出成熟的技术团队，也 构建了完善的 洽购流程 。

因而，为何医疗行业青睐于CPU、为何越来越多的人会 取舍CPU做AI推理，也就不难 了解了 。

在这丝毫上，兴许也正应了英特尔CEO帕特·基辛格曾经 抒发过的观点：

>从经济学的角度看推理 利用的话，众多客户并不需求高端的GPU 设施，由于它成本太高，耗电太多，并且需求构建新的技术架构，以及新的IT设施， 所有都是崭新的 挑战 。

>假如我能在 标准版的英特尔芯片上运行AI 利用且满足需求，就不会浮现这些问题 。

##能用起来才是硬 情理

假如说东软 取舍第五代英特尔? 至强? 这件事是一个“点”，它其实 能够带出来的是一个更大的“面”——

技术，需得 宽泛用起来，这才是硬 情理 。

诚然现在是以大模型为主流的时代，但回看2023年至今的进展，其实也是在印证着这丝毫 。

起初大模型的进展先是掀起了以训练为主的百模大战，而后又迅速转向了推理阶段，也就是技术要落地 。

到了今年，这一趋向也是越发显而易见， 不管是OpenAI、谷歌等巨头，还是乘AIGC东风起家的初创，都在发力于如何让AIGC更好地用起来 。

一言蔽之，现在已然是 利用为王的阶段 。

而要让前沿技术做到真正落地，就必须要在性能和成本中间做好 均衡；兴许这也正是最近国内大厂们掀起疯狂“价格战”的缘由之一 。

但无论AI如何进展，算力，永远是绕不开的一个话题 。

因而，站在现在这个“AI一日， 世间一年”的时代，纵使技术 日新月异，要想让它们 宽泛被用起来，性能和成本中间的这杆秤，需是得从最底层的 根底设施抓起 。

而东软和英特尔的合作模式，是一个 能够值得借鉴的“范本”了 。

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