0
  • 聊天消息
  • 系统消息
  • 评论与回复
登录后你可以
  • 下载海量资料
  • 学习在线课程
  • 观看技术视频
  • 写文章/发帖/加入社区
会员中心
创作中心

完善资料让更多小伙伴认识你,还能领取20积分哦,立即完善>

3天内不再提示

海信超声HD60采用全球领先的基于GPU极速并行处理的架构平台?

lhl545545 来源:环球网 作者:环球网 2020-10-20 15:07 次阅读

3万多例临床试用、10万多张AI训练图像、3万小时压力测试、50万次按键打击测试……这一串数字沉淀的是海信用心打造的超声产品开山之作。10月19日,海信正式发布首台超声产品HD60泰山系列,该产品涵盖3000项功能、1200个测量项,采用全球领先的基于GPU极速并行处理的架构平台,运算能力较传统方案提升了一倍,带来精准卓越的影像品质、行业领先的影像智能、用户至简的操作体验。

“现在衡量超声的标准是已经逐步发展为:清晰的图像、操作的便利、智能辅助。” 海信医疗超声事业部总经理王桂成表示,海信超声的核心竞争力在于图像,同时赋予人工智能和良好的操控性将大大提高医生的工作效率。海信超声的三大突出特点是:精准卓越的影像品质、行业领先的影像智能、用户至简的操作体验。

在影像品质方面,结合海信多年积累的超清显示技术,海信超声HD60可以针对高频浅表模式、腹部模式、心脏模式、妇产科模式、容积成像模式等不同使用场景的临床需求,提供更为清晰的影像,便于医生做出精准诊断。

影像智能化是行业未来发展趋势。海信超声HD60在二维、彩色和多普勒模式上均支持智能一键优化、一键恢复最佳图像等功能;同时产品增加了人工智能学习技术,可深入学习和改善医生的常用操作行为。 以基于AI技术的产科自动测量技术为例,海信 HD60可自动定位6个标准切面进行自动测量,相对于需要数步操作的传统手动测量,AI自动测量只需要一次按键,即按即得。另外,采用的多普勒技术突破原有传统血流成像技术实现原理,通过人工智能技术的分析,可实现更精准的血流量自动测量和更客观的临床评估。

海信超声HD60能够在图像和智能方面更胜一筹,关键在于采用了全球领先的基于GPU极速并行处理的架构平台,运算能力较传统方案提升一倍,响应速度提升20%,信噪比提升6dB。基于这个平台,海信超声进行5项技术创新、12项技术的突破,既适用于当下的发展,又能为未来的发展奠定了很好的基础。

尤其是基于用户体验的积累和洞察,让海信得以从超声产品外观到技术内核都能聚焦用户价值和临床使用痛点,打造极致的用户体验。“我们致力于做最好用的超声,如何能够提高工作效率,减轻医生的操作复杂度,一直是我们追求的目标,即用户至简的操作体验。”王桂成举例说,在交互设计上,海信超声HD60采用便捷的显示风格,满足客户自定义设置功能,可以记忆用户定制化参数配置,节省医生时间。另外,依托集团多年显示技术的积累,显示器采用了无频闪直流背光控制技术,可保证医生长时间使用不疲劳。

目前,海信超声HD60已在解放军总院301医院、山东省立医院、青大附院、青岛妇女儿童医院、青岛市立医院等多家医院进行了临床试用,积累3万多例临床试用、10万多张AI训练图像,受到超声专家的高度认可。作为山东省第一款具有自主知识产权的超声产品,海信超声HD60填补了山东省空白,并入选了山东省“首台套”设备采购名单。
责任编辑:pj

声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
  • gpu
    gpu
    +关注

    关注

    28

    文章

    4795

    浏览量

    129502
  • AI
    AI
    +关注

    关注

    87

    文章

    31845

    浏览量

    270676
  • 人工智能
    +关注

    关注

    1797

    文章

    47867

    浏览量

    240854
收藏 人收藏

    评论

    相关推荐

    《算力芯片 高性能 CPUGPUNPU 微架构分析》第3篇阅读心得:GPU革命:从图形引擎到AI加速器的蜕变

    在数据挖掘工作中,我经常需要处理海量数据的深度学习任务,这让我对GPU架构和张量运算充满好奇。阅读《算力芯片》第7-9章,让我对这些关键技术有了全新认识。 GPU
    发表于 11-24 17:12

    GPU服务器AI网络架构设计

    众所周知,在大型模型训练中,通常采用每台服务器配备多个GPU的集群架构。在上一篇文章《高性能GPU服务器AI网络架构(上篇)》中,我们对
    的头像 发表于 11-05 16:20 658次阅读
    <b class='flag-5'>GPU</b>服务器AI网络<b class='flag-5'>架构</b>设计

    【「算力芯片 | 高性能 CPU/GPU/NPU 微架构分析」阅读体验】--了解算力芯片GPU

    每个CUDA单元在 OpenCL 编程框架中都有对应的单元。 倒金字塔结构GPU存储体系 共享内存是开发者可配置的编程资源,使用门槛较高,编程上需要更多的人工显式处理。 在并行计算架构
    发表于 11-03 12:55

    GPU加速计算平台是什么

    GPU加速计算平台,简而言之,是利用图形处理器(GPU)的强大并行计算能力来加速科学计算、数据分析、机器学习等复杂计算任务的软硬件结合系统。
    的头像 发表于 10-25 09:23 311次阅读

    【「算力芯片 | 高性能 CPU/GPU/NPU 微架构分析」阅读体验】--全书概览

    GPU、NPU,给我们剖析了算力芯片的微架构。书中有对芯片方案商处理器的讲解,理论联系实际,使读者能更好理解算力芯片。 全书共11章,由浅入深,较系统全面进行讲解。下面目录对全书内容有一个整体了解
    发表于 10-15 22:08

    【「大模型时代的基础架构」阅读体验】+ 第一、二章学习感受

    每个核心在某一时刻只能执行一个线程。CPU的设计注重的是低延迟,即快速响应和处理单个任务。而GPU则不同,它拥有成百上千个更小、更专一的处理单元,这些单元可以同时处理大量的简单任务。
    发表于 10-10 10:36

    【「大模型时代的基础架构」阅读体验】+ 未知领域的感受

    算法的引擎GPUGPU硬件架构剖析、GPU服务器的设计与实现、GPU集群的网络设计与实现、GPU
    发表于 10-08 10:40

    名单公布!【书籍评测活动NO.43】 算力芯片 | 高性能 CPU/GPU/NPU 微架构分析

    ,即大模型专用AI超级计算机的中枢核心。 作者介绍: 濮元恺,曾就职于中关村在线核心硬件事业部,负责CPU和GPU类产品评测,长期关注GPGPU并行计算相关芯片微架构。目前在量化金融领域,主要负表
    发表于 09-02 10:09

    ALINX FPGA+GPU架构视频图像处理开发平台介绍

    Alinx 最新发布的新品 Z19-M 是一款创新的 FPGA+GPU 异构架构视频图像处理开发平台,它结合了 AMD Zynq UltraScale+ MPSoC(FPGA)与 NV
    的头像 发表于 08-29 14:43 1342次阅读

    努比亚Z60 Ultra领先版发布,搭载第三代骁龙8移动平台

    今日,努比亚在新品发布会上正式发布了努比亚Z60 Ultra领先版和努比亚Z60S Pro两款旗舰新机。其中,努比亚Z60 Ultra领先
    的头像 发表于 07-24 10:04 845次阅读

    ai服务器是什么架构类型

    架构的AI服务器通常具有较高的通用性,可以运行各种人工智能算法。但是,CPU架构的AI服务器在处理大规模并行计算时,性能可能不如GPU
    的头像 发表于 07-02 09:51 1316次阅读

    进一步解读英伟达 Blackwell 架构、NVlink及GB200 超级芯片

    GPU。在NVL72系统中,NVLink Switch实惊人的130TB/s的GPU带宽,极大增强大型模型的并行处理能力,使得多服务器集群可以随着计算量的增加而扩展
    发表于 05-13 17:16

    搭载英伟达GPU全球领先的向量数据库公司Zilliz发布Milvus2.4向量数据库

    在美国硅谷圣何塞召开的 NVIDIA GTC 大会上,全球领先的向量数据库公司 Zilliz 发布了 Milvus 2.4 版本。这是一款革命性的向量数据库系统,在业界首屈一指,它首次采用了英伟达
    的头像 发表于 04-01 14:33 562次阅读
    搭载英伟达<b class='flag-5'>GPU</b>,<b class='flag-5'>全球</b><b class='flag-5'>领先</b>的向量数据库公司Zilliz发布Milvus2.4向量数据库

    国产GPU搭配国产处理平台主机

    处理gpu
    GITSTAR 集特工控
    发布于 :2024年03月27日 14:11:32

    FPGA在深度学习应用中或将取代GPU

    ,这使得它比一般处理器更高效。但是,很难对 FPGA 进行编程,Larzul 希望通过自己公司开发的新平台解决这个问题。 专业的人工智能硬件已经成为了一个独立的产业,但对于什么是深度学习算法的最佳
    发表于 03-21 15:19