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近日，上海交通大学医学院(yuan)附(fu)属瑞(rui)金(jin)医院(yuan)（下称(cheng)：瑞(rui)金(jin)医院(yuan)）发布了瑞(rui)智病(bing)理大模型RuiPath。这个临床级国(guo)产多模态互动式病(bing)理大模型，覆盖(gai)了中(zhong)国(guo)每年90%癌症发病(bing)人群罹患的癌种，并且亚专科知识问答深度达到专家级知识水(shui)平，改变了传统病(bing)理医生的工(gong)作模式，提升了诊(zhen)断效率与质(zhi)量(liang)，成为国(guo)内医疗(liao)行业大模型中(zhong)的一个明星。
在推出(chu)RuiPath的过程中(zhong)，华为DCS AI解决方案成为关键，仅需16张卡就能在2个月里训练百万病(bing)理切片，令人印象深刻。会上，中(zhong)国(guo)工(gong)程院(yuan)院(yuan)士、瑞(rui)金(jin)医院(yuan)院(yuan)长宁光(guang)坦言，比技术(shu)更重要的是守住生命至上的底线(xian)，我们只用经得起验证的技术(shu)，“如果华为的ICT基础设施、联通的传输能力这些(xie)技术(shu)注入医疗(liao)场景，那将是怎样(yang)的盛宴。”
行业AI落地仍存三大难题
当下AI大模型虽然在C端爆火出(chu)圈，但想在B端规模落地、充分赋能并不容易。华为副总裁、数据存储产品(pin)线(xian)总裁周跃峰在会上坦言，并不是有了硬件和算力，就一定能够实现大模型看病(bing)，或者能用大模型进行贷款(kuan)风险(xian)评估等工(gong)作，其(qi)实还有很(hen)多障碍。
图源：观察者网
首先是数据工(gong)程问题。从通用大模型到行业场景大模型，训练所(suo)需数据并非原(yuan)始数据，而是经过预处理的数据，收集、清(qing)洗(xi)等环节占模型开发训练时长的60%，需要高效归集、管理的数据工(gong)程能力。“客户的领域数据就像未经提炼的原(yuan)油，价值巨大，但需要复杂的精炼才能转化为模型燃(ran)料(liao)。如果使用传统数据工(gong)程手段，用一个个python脚本、工(gong)具和人工(gong)标注方式来处理，效率非常低下。”华为数据存储产品(pin)线(xian)AI方案首席专家王帅称(cheng)。
第二是行业场景模型训练和应(ying)用落地难。首先，大模型开发难度大，人员技术(shu)要求高，开发周期不可控。同时训练出(chu)来好的模型，也并不代表有了好的应(ying)用，比如一个精准的病(bing)理学诊(zhen)断应(ying)当结合病(bing)人病(bing)史，基因组化、分子(zi)分析等一系(xi)列数据，这样(yang)的数据需要依赖(lai)外部的系(xi)统实时补充进来，需要环境易安装、模型易训练、应(ying)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(yuan)都买一百张、一千张甚至上万张卡，来实现AI的行业化落地。
“RuiPath病(bing)理大模型光(guang)在图像训练时，如果不做任何优化，训练一轮就要上万的GPU ARS，而到了推理阶段，分析一张完整的40倍镜下WSI切片，需要计算上千万token，同时为了满足一百家医院(yuan)以上的并发访问量(liang)需求，还需要GB级的显存。在这样(yang)的计算量(liang)和现存的需求之下，如果我们仅仅靠scale up队(dui)列硬件去满足需求的话，成本是非常高昂的，这样(yang)的AI注定只是一个奢侈品(pin)，并没有办法去普惠大众(zhong)。”王帅解释称(cheng)。
与此同时，由于算力等待(dai)、任务潮汐、资源碎片化等原(yuan)因，AI集群可用度往(wang)往(wang)不足50%，需不断提升全系(xi)统调度效率。“如何能把这些(xie)卡高效利用起来是关键问题。我们不仅需要硬件，也需要软件和操作系(xi)统，对这些(xie)硬件资源做高效调度。”周跃峰指出(chu)。
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(gong)具链ModelEngine、DCS XPU池化和容器(qi)技术(shu)，以及AI-Ready融(rong)合数据湖等关键能力，解决了这三方面的障碍。在与瑞(rui)金(jin)医院(yuan)合作的过程中(zhong)，华为DCS AI解决方案提供了三大核心价值。
图源：观察者网
首先是通过数据工(gong)程工(gong)具化，缩短80%医疗(liao)训练数据准备周期。统一病(bing)理数据为高压(ya)缩、低时延(yan)的CSP格(ge)式，使能医疗(liao)数据标准化；Omni-Dataverse实现跨院(yuan)区统一数据可视、可管、可用，使能医疗(liao)数据永远在线(xian)；ModelEngine内置40+专项数据处理算子(zi)，实现医疗(liao)知识快速生成，独有的CSP数据预处理免patch切分算子(zi)，百万规模切片预处理时长从月级缩天级。
其(qi)次是通过系(xi)统级模型训练与推理加速能力，实现模型训练周期缩短30%，推理并发提升一倍。高性(xing)能分布式文件存储系(xi)统支持NDS存算协同、KVCache智能分级缓存特性(xing)，减少特征值重复计算，提升数据加载效率；DCS软件提供SmartAI智能调度引擎(qing)，结合XPU池化基础能力，有效提升AI集群可用度。
第三是极简应(ying)用开发平台，支撑非专业开发者快速上手。低代码开发、可视调测、自(zi)动评估、一键部署、零代码维护，应(ying)用上线(xian)周期缩短80%；同时，华为也对外提供ModelEngine开源版本，更好服(fu)务于有开发能力的集成商伙伴，帮(bang)助集成商搭建其(qi)个性(xing)化的AI应(ying)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(bing)理诊(zhen)断书籍和100万张数字切片的训练，显著提升医疗(liao)行业专家模型的训练、推理及精调效率，同时有效降低了部署成本。目前RuiPath已覆盖(gai)中(zhong)国(guo)每年90%癌症发病(bing)人群罹患的癌种，并且亚专科知识问答深度达到专家级知识水(shui)平，改变了传统病(bing)理医生的工(gong)作模式，提升了诊(zhen)断效率与质(zhi)量(liang)。
“DCS AI解决方案，不仅是一个硬件，更重要的是提供了整套工(gong)具链，这些(xie)工(gong)具链的开放性(xing)，让更多集成商能够使用。华为就是提供了基础的工(gong)具链和相关软硬件，我们仍然需要和医院(yuan)的医疗(liao)知识数据，以及相关的医疗(liao)信息系(xi)统，同时还有其(qi)他的AI应(ying)用集成商，多方面结合起来，就可以高效打造一个个成功案例。我们和瑞(rui)金(jin)医院(yuan)在整个研制RuiPath大模型过程中(zhong)，进一步让DCS AI解决方案变得越来越成熟，已具备往(wang)其(qi)他行业以及其(qi)他的医院(yuan)持续去推进和落地的能力。”周跃峰说(shuo)道。