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近日，上海交通大学医学院附属瑞金医院（下(xia)称：瑞金医院）发布了瑞智病理(li)大模型RuiPath。这个临床(chuang)级国产多模态互(hu)动(dong)式病理(li)大模型，覆盖(gai)了中国每年90%癌症发病人群罹患的癌种(zhong)，并且亚专科知识问答深度达到专家级知识水(shui)平，改(gai)变了传统病理(li)医生的工作模式，提升了诊断效率与质量，成为国内医疗行业大模型中的一个明星。
在推出RuiPath的过程中，华为DCS AI解决方案成为关(guan)键，仅需(xu)16张卡就能在2个月里(li)训练百万病理(li)切片，令人印象深刻。会上，中国工程院院士、瑞金医院院长宁光坦言(yan)，比技术更重要的是守住生命至上的底线，我们只用经得起验证(zheng)的技术，“如果华为的ICT基础(chu)设施、联通的传输能力这些技术注入(ru)医疗场景，那将是怎样的盛宴。”
行业AI落地仍存三大难题
当(dang)下(xia)AI大模型虽然在C端爆火出圈，但想在B端规模落地、充分赋能并不容易。华为副总(zong)裁、数据(ju)存储产品线总(zong)裁周跃峰(feng)在会上坦言(yan)，并不是有了硬件和算力，就一定能够实现大模型看病，或(huo)者能用大模型进行贷(dai)款风险评估等工作，其实还有很(hen)多障碍(ai)。
图(tu)源：观察者网
首(shou)先是数据(ju)工程问题。从(cong)通用大模型到行业场景大模型，训练所(suo)需(xu)数据(ju)并非原(yuan)始数据(ju)，而是经过预处理(li)的数据(ju)，收集(ji)、清(qing)洗等环节(jie)占模型开发训练时长的60%，需(xu)要高效归集(ji)、管理(li)的数据(ju)工程能力。“客户的领域数据(ju)就像未经提炼的原(yuan)油，价值巨大，但需(xu)要复杂(za)的精炼才能转化为模型燃料(liao)。如果使用传统数据(ju)工程手(shou)段，用一个个python脚本、工具和人工标注方式来处理(li)，效率非常低下(xia)。”华为数据(ju)存储产品线AI方案首(shou)席专家王帅称。
第二是行业场景模型训练和应用落地难。首(shou)先，大模型开发难度大，人员技术要求高，开发周期不可控。同时训练出来好的模型，也并不代(dai)表(biao)有了好的应用，比如一个精准(zhun)的病理(li)学诊断应当(dang)结(jie)合病人病史，基因组化、分子分析等一系列数据(ju)，这样的数据(ju)需(xu)要依赖(lai)外部的系统实时补(bu)充进来，需(xu)要环境易安装(zhuang)、模型易训练、应用易搭建的AI业务平台。
第三是训推成本问题。行业储备的硬件基础(chu)设施不可能很(hen)多，否则成本很(hen)高，比如不可能让每个医院都买一百张、一千张甚(shen)至上万张卡，来实现AI的行业化落地。
“RuiPath病理(li)大模型光在图(tu)像训练时，如果不做任(ren)何优(you)化，训练一轮就要上万的GPU ARS，而到了推理(li)阶段，分析一张完整的40倍镜下(xia)WSI切片，需(xu)要计(ji)算上千万token，同时为了满足一百家医院以上的并发访问量需(xu)求，还需(xu)要GB级的显存。在这样的计(ji)算量和现存的需(xu)求之(zhi)下(xia)，如果我们仅仅靠scale up队列硬件去满足需(xu)求的话，成本是非常高昂的，这样的AI注定只是一个奢侈品，并没有办法去普惠大众(zhong)。”王帅解释(shi)称。
与此同时，由于(yu)算力等待、任(ren)务潮汐、资源碎片化等原(yuan)因，AI集(ji)群可用度往往不足50%，需(xu)不断提升全系统调度效率。“如何能把这些卡高效利用起来是关(guan)键问题。我们不仅需(xu)要硬件，也需(xu)要软(ruan)件和操作系统，对这些硬件资源做高效调度。”周跃峰(feng)指出。
华为DCS AI解决方案提供三大价值
如何破解行业AI落地的三大难题？华为DCS AI解决方案通过AI全流程工具链ModelEngine、DCS XPU池化和容器技术，以及AI-Ready融合数据(ju)湖等关(guan)键能力，解决了这三方面的障碍(ai)。在与瑞金医院合作的过程中，华为DCS AI解决方案提供了三大核心价值。
图(tu)源：观察者网
首(shou)先是通过数据(ju)工程工具化，缩短80%医疗训练数据(ju)准(zhun)备周期。统一病理(li)数据(ju)为高压缩、低时延(yan)的CSP格式，使能医疗数据(ju)标准(zhun)化；Omni-Dataverse实现跨院区统一数据(ju)可视、可管、可用，使能医疗数据(ju)永(yong)远在线；ModelEngine内置40+专项数据(ju)处理(li)算子，实现医疗知识快速生成，独有的CSP数据(ju)预处理(li)免(mian)patch切分算子，百万规模切片预处理(li)时长从(cong)月级缩天级。
其次是通过系统级模型训练与推理(li)加速能力，实现模型训练周期缩短30%，推理(li)并发提升一倍。高性能分布式文件存储系统支持NDS存算协(xie)同、KVCache智能分级缓存特性，减少特征值重复计(ji)算，提升数据(ju)加载效率；DCS软(ruan)件提供SmartAI智能调度引擎，结(jie)合XPU池化基础(chu)能力，有效提升AI集(ji)群可用度。
第三是极简应用开发平台，支撑非专业开发者快速上手(shou)。低代(dai)码(ma)开发、可视调测、自动(dong)评估、一键部署、零代(dai)码(ma)维护，应用上线周期缩短80%；同时，华为也对外提供ModelEngine开源版本，更好服务于(yu)有开发能力的集(ji)成商伙伴，帮助集(ji)成商搭建其个性化的AI应用开发平台。
借助华为DCS AI解决方案，RuiPath仅用2个月便完成300余本病理(li)诊断书籍和100万张数字切片的训练，显著提升医疗行业专家模型的训练、推理(li)及精调效率，同时有效降低了部署成本。目前RuiPath已覆盖(gai)中国每年90%癌症发病人群罹患的癌种(zhong)，并且亚专科知识问答深度达到专家级知识水(shui)平，改(gai)变了传统病理(li)医生的工作模式，提升了诊断效率与质量。
“DCS AI解决方案，不仅是一个硬件，更重要的是提供了整套(tao)工具链，这些工具链的开放性，让更多集(ji)成商能够使用。华为就是提供了基础(chu)的工具链和相关(guan)软(ruan)硬件，我们仍然需(xu)要和医院的医疗知识数据(ju)，以及相关(guan)的医疗信息系统，同时还有其他(ta)的AI应用集(ji)成商，多方面结(jie)合起来，就可以高效打造一个个成功案例。我们和瑞金医院在整个研制RuiPath大模型过程中，进一步让DCS AI解决方案变得越来越成熟，已具备往其他(ta)行业以及其他(ta)的医院持续去推进和落地的能力。”周跃峰(feng)说道。