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近日,上海交通(tong)大学医(yi)学院附属瑞金医(yi)院(下(xia)称:瑞金医(yi)院)发布了瑞智病理大模(mo)型RuiPath。这个临床级国产多(duo)模(mo)态互(hu)动式病理大模(mo)型,覆盖了中国每年90%癌症发病人群(qun)罹患的癌种,并且亚专科知识(shi)问答深度达到专家级知识(shi)水(shui)平(ping),改变了传统病理医(yi)生的工作模(mo)式,提(ti)升了诊断效(xiao)率与质(zhi)量,成(cheng)为(wei)国内医(yi)疗行(xing)业大模(mo)型中的一(yi)个明星。
在推出RuiPath的过程(cheng)中,华为(wei)DCS AI解决方案成(cheng)为(wei)关键(jian),仅需16张卡(ka)就能在2个月里训练百(bai)万病理切片,令人印象深刻。会上,中国工程(cheng)院院士、瑞金医(yi)院院长宁光坦言,比(bi)技术更重要的是守住生命(ming)至(zhi)上的底(di)线,我们只用经得起验证的技术,“如果华为(wei)的ICT基础(chu)设施、联(lian)通(tong)的传输(shu)能力这些技术注入医(yi)疗场景(jing),那将是怎样(yang)的盛宴。”
行(xing)业AI落地仍存三大难题
当下(xia)AI大模(mo)型虽然在C端爆火出圈,但想在B端规模(mo)落地、充分赋(fu)能并不容易。华为(wei)副总裁、数据存储产品(pin)线总裁周跃(yue)峰在会上坦言,并不是有了硬件和算力,就一(yi)定(ding)能够实现大模(mo)型看病,或者(zhe)能用大模(mo)型进行(xing)贷款风险评估等(deng)工作,其实还有很多(duo)障碍(ai)。
图源:观察者(zhe)网
首先是数据工程(cheng)问题。从通(tong)用大模(mo)型到行(xing)业场景(jing)大模(mo)型,训练所需数据并非(fei)原(yuan)始数据,而是经过预处(chu)理的数据,收(shou)集、清(qing)洗(xi)等(deng)环节占模(mo)型开发训练时长的60%,需要高效(xiao)归集、管理的数据工程(cheng)能力。“客户的领域数据就像未经提(ti)炼的原(yuan)油,价(jia)值巨大,但需要复杂的精炼才能转化(hua)为(wei)模(mo)型燃料。如果使(shi)用传统数据工程(cheng)手段,用一(yi)个个python脚本(ben)、工具和人工标注方式来处(chu)理,效(xiao)率非(fei)常(chang)低下(xia)。”华为(wei)数据存储产品(pin)线AI方案首席专家王帅称。
第二是行(xing)业场景(jing)模(mo)型训练和应用落地难。首先,大模(mo)型开发难度大,人员技术要求高,开发周期不可控。同时训练出来好的模(mo)型,也并不代表有了好的应用,比(bi)如一(yi)个精准的病理学诊断应当结合病人病史,基因组化(hua)、分子分析等(deng)一(yi)系列数据,这样(yang)的数据需要依(yi)赖外部的系统实时补(bu)充进来,需要环境易安装、模(mo)型易训练、应用易搭建的AI业务平(ping)台(tai)。
第三是训推成(cheng)本(ben)问题。行(xing)业储备(bei)的硬件基础(chu)设施不可能很多(duo),否则成(cheng)本(ben)很高,比(bi)如不可能让每个医(yi)院都买(mai)一(yi)百(bai)张、一(yi)千张甚至(zhi)上万张卡(ka),来实现AI的行(xing)业化(hua)落地。
“RuiPath病理大模(mo)型光在图像训练时,如果不做任何优化(hua),训练一(yi)轮就要上万的GPU ARS,而到了推理阶(jie)段,分析一(yi)张完整的40倍镜下(xia)WSI切片,需要计算上千万token,同时为(wei)了满足一(yi)百(bai)家医(yi)院以上的并发访问量需求,还需要GB级的显存。在这样(yang)的计算量和现存的需求之下(xia),如果我们仅仅靠scale up队列硬件去满足需求的话,成(cheng)本(ben)是非(fei)常(chang)高昂的,这样(yang)的AI注定(ding)只是一(yi)个奢侈品(pin),并没有办法(fa)去普惠大众。”王帅解释称。
与此同时,由于算力等(deng)待、任务潮汐、资源碎片化(hua)等(deng)原(yuan)因,AI集群(qun)可用度往(wang)往(wang)不足50%,需不断提(ti)升全系统调度效(xiao)率。“如何能把这些卡(ka)高效(xiao)利用起来是关键(jian)问题。我们不仅需要硬件,也需要软件和操作系统,对这些硬件资源做高效(xiao)调度。”周跃(yue)峰指出。
华为(wei)DCS AI解决方案提(ti)供三大价(jia)值
如何破解行(xing)业AI落地的三大难题?华为(wei)DCS AI解决方案通(tong)过AI全流程(cheng)工具链(lian)ModelEngine、DCS XPU池化(hua)和容器技术,以及AI-Ready融合数据湖等(deng)关键(jian)能力,解决了这三方面的障碍(ai)。在与瑞金医(yi)院合作的过程(cheng)中,华为(wei)DCS AI解决方案提(ti)供了三大核心价(jia)值。
图源:观察者(zhe)网
首先是通(tong)过数据工程(cheng)工具化(hua),缩短80%医(yi)疗训练数据准备(bei)周期。统一(yi)病理数据为(wei)高压缩、低时延的CSP格式,使(shi)能医(yi)疗数据标准化(hua);Omni-Dataverse实现跨院区(qu)统一(yi)数据可视、可管、可用,使(shi)能医(yi)疗数据永远在线;ModelEngine内置40+专项数据处(chu)理算子,实现医(yi)疗知识(shi)快速(su)生成(cheng),独有的CSP数据预处(chu)理免patch切分算子,百(bai)万规模(mo)切片预处(chu)理时长从月级缩天级。
其次是通(tong)过系统级模(mo)型训练与推理加速(su)能力,实现模(mo)型训练周期缩短30%,推理并发提(ti)升一(yi)倍。高性能分布式文件存储系统支持NDS存算协同、KVCache智能分级缓存特性,减少特征值重复计算,提(ti)升数据加载效(xiao)率;DCS软件提(ti)供SmartAI智能调度引擎,结合XPU池化(hua)基础(chu)能力,有效(xiao)提(ti)升AI集群(qun)可用度。
第三是极简应用开发平(ping)台(tai),支撑非(fei)专业开发者(zhe)快速(su)上手。低代码开发、可视调测、自动评估、一(yi)键(jian)部署、零代码维护,应用上线周期缩短80%;同时,华为(wei)也对外提(ti)供ModelEngine开源版本(ben),更好服务于有开发能力的集成(cheng)商伙伴,帮助集成(cheng)商搭建其个性化(hua)的AI应用开发平(ping)台(tai)。
借助华为(wei)DCS AI解决方案,RuiPath仅用2个月便完成(cheng)300余(yu)本(ben)病理诊断书籍(ji)和100万张数字切片的训练,显著(zhu)提(ti)升医(yi)疗行(xing)业专家模(mo)型的训练、推理及精调效(xiao)率,同时有效(xiao)降低了部署成(cheng)本(ben)。目(mu)前RuiPath已覆盖中国每年90%癌症发病人群(qun)罹患的癌种,并且亚专科知识(shi)问答深度达到专家级知识(shi)水(shui)平(ping),改变了传统病理医(yi)生的工作模(mo)式,提(ti)升了诊断效(xiao)率与质(zhi)量。
“DCS AI解决方案,不仅是一(yi)个硬件,更重要的是提(ti)供了整套工具链(lian),这些工具链(lian)的开放性,让更多(duo)集成(cheng)商能够使(shi)用。华为(wei)就是提(ti)供了基础(chu)的工具链(lian)和相关软硬件,我们仍然需要和医(yi)院的医(yi)疗知识(shi)数据,以及相关的医(yi)疗信息(xi)系统,同时还有其他的AI应用集成(cheng)商,多(duo)方面结合起来,就可以高效(xiao)打造一(yi)个个成(cheng)功案例。我们和瑞金医(yi)院在整个研制RuiPath大模(mo)型过程(cheng)中,进一(yi)步让DCS AI解决方案变得越来越成(cheng)熟,已具备(bei)往(wang)其他行(xing)业以及其他的医(yi)院持续去推进和落地的能力。”周跃(yue)峰说道。