UQ的超級計算機使針對數字病理學的AI培訓速度提高了數百倍

昆士蘭大學(UQ)的高性能計算機系統Weiner現在能夠將圖像處理和深度學習算法應用于數字病理學。

據信息技術與電氣工程學院UQ教授Brian Lovell稱，由于Weiner可以并行運行多個圖形處理單元，因此加快了病理學測試的人工智能(AI)培訓，因此速度提高了數百倍比以前。

Lovell補充說，這將使醫學界加快他們的工作，因為將近70%的全科醫生診斷是基于病理學檢查的。

Sullivan Nicolaides Pathology(SNP)首席執行官Michael Harrison說：“為病理學中的數字顯微鏡開發AI是一個反復的過程，需要大量的驗證和標準化。”

“這些進展將極大地促進數字病理學中人工智能算法的發展，并使更早地進入常規病理學環境。

“我們認為AI可以提高病理學的質量和效率，而不是替代病理學家和科學家，它已被SNP成功用于增強某些測試的質量和解釋性。”

Weiner的增強功能將在病理學的所有顯微鏡領域中應用，包括免疫學，組織病理學和微生物學專業。

昆士蘭州昆士蘭州腦研究所已將韋納(Weiner)用于分析人類頭骨模型，所進行的工作致力于延緩世界上最令人衰弱的疾病之一-阿爾茨海默氏病的發作。

昆士蘭州腦科學研究所一直在使用Wiener系統通過一種稱為有限元法的分析技術對超聲行為進行建模，該機構希望超聲可以潛在地暫時用于將治療藥物直接遞送至大腦。

Weiner的可視化節點包括：兩個Dell EMC PowerEdge R740 HPC節點，具有兩個Intel Xeon Gold 6132，每個節點28個內核;1TB DDR4 RAM; 三個Nvidia Tesla V100加速器單元;1.6TB Dell EMC NVMe閃存存儲;和100Gbps Mellanox EDR InfiniBand HCA。

計算和分析節點擁有17臺Dell EMC PowerEdge R740，具有兩個Intel Xeon Gold 6132，每個節點28個內核。384GB DDR4內存; 兩個Nvidia Tesla V100加速器單元;1.6TB Dell EMC NVMe閃存存儲;和100Gbps Mellanox EDR InfiniBand HCA。

它還具有以下節點：15個Dell EMC PowerEdge C4140，具有兩個2 x Intel Xeon Gold 6132，每個節點28個內核;384GB DDR4內存; 四個Nvidia SXM2 Tesla 32GB V100加速器單元;1.6TB Dell EMC NVMe閃存存儲;和100Gbps Mellanox EDR InfiniBand HCA。