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英特尔和飞利浦使用Xeon芯片来加速人工智能医学扫描分析

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全球人工智能(A I)预计到2022年将达到2000亿$，如果目前的趋势保持下去，医疗保健将占该市场的很大一部分 。这并不奇怪，因为它的承诺-人工智能有可能降低行政成本，减少病人等待时间，并诊断疾病 。今天，英特尔和飞利浦又展示了两个应用：骨建模和肺分割 。
飞利浦医疗，飞利浦的医疗供应和传感器部门，发表了最近的机器学习测试的结果，在英特尔的Xeon可扩展处理器与其开放的VINO计算机视觉工具包 。研究人员探索了两个用例：一个是X光骨骼来模拟骨结构随时间的变化，另一个是肺部CT扫描用于肺分割(即从周围组织识别肺的边界) 。
他们的骨龄预测模型的速度提高了188倍，从每秒1.42幅图像的基线结果提高到每秒267.1幅图像的速度 。同时，肺分割模型的速度提高了38倍，优化后每秒处理71.7幅图像，高于每秒1.9幅图像 。
【英特尔和飞利浦使用Xeon芯片来加速人工智能医学扫描分析】飞利浦健康套件Insights首席架构师VijayanandaJ.表示：“英特尔XeonScalable处理器似乎是解决这类人工智能工作量的正确方案 。“我们的客户可以使用他们现有的硬件，使其发挥最大的潜力.同时仍然致力于以优异的速度实现高质量的输出分辨率 。
英特尔认为，它的处理器，而不是常用于训练和运行机器学习模型的强大显卡，在计算机视觉方面具有关键优势：能够处理更大、更内存密集的算法 。
在5月份的一篇博客文章中，英特尔声称其Xeon平台在参考机器学习翻译等任务方面可能优于Nvidia的Volta100 。它最近发表了一个药物制造商诺华的案例研究，表明Xeon导致早期药物发现的图像分析模型的改进超过20倍 。
有一件事是清楚的：英特尔正在将其AI芯片业务定位为增长 。今年8月，它宣布，在过去20年中，它已售出2.2亿多台Xeon处理器，$创造了1300亿美元的收入 。这与预计到2022年人工智能市场价值$2000亿美元相差甚远，但该公司计划积极缩小这一差距，并计划在未来四年内收购200亿$ 。
它当然有足够的能力这样做 。芯片制造商收购Altera将现场可编程门阵列(一种集成的、可重构的电路)引入其产品系列，以及其他最近购买的产品-即Movidius和Nervana-支持了其实时处理组合 。值得注意的是，Nervana的运动鞋网络处理器预计将于2019年底开始生产，据报道可以提供多达10倍的AI训练性能的竞争显卡 。
此外，英特尔表示，它即将推出的14纳米级联湖体系结构将比以前的银湖平台在图像识别方面高出11倍，并将支持一个新的以人工智能为中心的指令集，称为DL Boost 。
英特尔公司执行副总裁纳文?谢诺伊(Navin Shenoy)在本月的数据中心创新峰会上表示：“50年后，这是该公司最大的机会 。“今天，我们有20%的市场.我们的战略是推动数据中心技术进入一个新时代 。

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