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医疗(影像云,移动医疗)复制
来源: | 作者:advertising-100 | 发布时间: 2022-12-22 | 31 次浏览 | 分享到:




框架描述


整个云平台由基于intel Xeon物理服务器和网络设备构成,采用去中心全对称分布式架构设计,不区分单独的管理节点、计算节点和存储节点,每个节点服务器既可以做管理,也提供计算、存储和网络资源,充分发挥每台服务器的硬件能力。底层物理服务器提供各项资源,通过上层互为主备的交换机实现各组网络互联,再向上接入市级卫生系统网络。

云平台节点的网络分为集群网、管理网、业务网、存储网和租户网:

集群网:用于各节点之间的API通讯;

管理网:用于对云平台的管理;

业务网:用于承载虚拟机的业务流量,可与管理网共用;

存储网:占用于承载的业务系统对存储的访问和数据平衡;

租户网:用于虚拟机之间东西向的流量;

为保障网络安全性,所有网卡和交换机均做冗余设计。拓扑图中连接服务器的彩色实线为主链路,彩色虚线为备链路,分别代表集群网、存储网、租户网、管理网(业务网)。

信息安全(国密,加密芯片,军工)




应用背景:医疗影像服务器


随着技术的进步,新一轮科技革命和产业革命正在孕育兴起,带动制造企业的智能化、数字化转型升级。医疗影像解决方案在现代医疗领域中发挥着越来越重要的作用。更快的成像速度,更高的影像分辨率需要更强大的计算机服务器平台来支持。

基于与Nvidia、Intel、AMD的合作,推出成熟稳定可靠的多GPU方案。医疗影像处理部分主要采用NVIDIA GPU卡,可根据需要为医疗影像图形计算和图像渲染提供足够的能力。同时,依靠强大的CPU性能及其强大的PCIe总线能力,使该服务器PCIe扩展槽有多项选择,可根据是客户要求在支持多路GPU的基础上,继续支持多路10GbE以太网和多个I/O口,在满足了图像影响处理和显示的前提下,还满足了其通信和协调需求。

同时,基于与Nvidia、Intel、AMD的合作,业内最快推出高性能多GPU方案,从2GPU到10GPU多种方案包括PCIe和Nvlink,支持A100和H100等多种规格GPU运算平台。可以助力AI深度学习在医疗影像,图像分析,自动驾驶,云计算,游戏等领域发展



                                                                                       4 GPU


                               2 GPU



AI医疗影像深度学习


基于与Nvidia、Intel、AMD的合作,业内最快退出的高性能多GPU方案,从2GPU到10GPU多种方案(PCIe/Nvlink),支持A100和H100等,助力AI在医疗影像,图像分析,自动驾驶,云计算,游戏等领域发展




AI基因预测深度学习