用于医疗设备的Clara AGX高性能AI开发套件正式发布

在研究与开发医疗设备算法的过程中，始终需要具有高端算力的专用PC来探索最先进的算法。

并行计算平台和编程模型CUDA的出现，推动了NVIDIA GPU在许多医疗设备、医疗器械和模型中的集成，实现了高性能算法工作负载的软件开发循环。如今，AI已被应用于医学影像工作流程，并且自然而然地扩展到了其他使用医学影像的领域，例如具有视频或图像采集功能的医疗设备等。为了将AI集成到医疗设备中，需要投入更多的计算资源来加快新功能的开发。

NVIDIA正在推出NVIDIA Clara AGX开发套件来满足这一需求，从而推动针对医疗器械的高级算法和AI技术的研究。Clara AGX开发套件包含：Jetson AGX Xavier、Mellanox Connect X-6 NIC、RTX 6000 GPU和HDMI 2.0输入。Clara AGX SDK提供必要的OS、驱动程序和存储库、容器化运行时，以及AI技术示例。这一硬件和软件的组合创建了一个独特的平台，通过该平台，医疗设备制造商、软件开发者和医学研究界能够更轻松地将AI先进技术应用于医疗器械。

用于AI技术开发的可扩展计算

Clara AGX开发套件建立在Jetson AGX Xavier基础之上，包含一个基于Jetson产品系列的丰富且多样化存储库和工具的生态系统。Jetson AGX Xavier模块将运行功率低至10W、算力高达32 TOPS的AI自主机器变成现实。作为全球领先AI计算平台的一部分，该模块受益于NVIDIA丰富的AI工具和工作流，开发者可使用它快速训练和部署神经网络。Jetpack SDK是一款用于构建AI应用的综合解决方案，它通过标准Linux操作系统、为主板组件提供支持的BSP以及对CUDA的支持（并因此带来了整个CUDA加速生态系统），为Clara AGX开发套件提供支持。此外，Clara AGX SDK包含用于构建流数据处理流程的Rivermax和DeepStream、支持通过EGX进行部署的容器化运行时，以及用于为特定用例建模的参考应用。

虽然Jetson平台在技术上非常适合产品化，但新一代算法的开发需要NVIDIA独立GPU提供更多计算资源。高性能的RTX GPU能够减少优化代码所需的时间，并且可以在不影响性能的情况下进行算法实验。

Clara AGX开发套件中包含NVIDIA RTX 6000 GPU，其峰值性能超过200 INT8 AI TOPS。RTX 6000可以运行最复杂、要求最高的AI应用中的多个并发推理流程，从而促进最新AI模型的研发。

当研发完成且最终AI模型已准备就绪时，开发者可以优化这些模型，并将它们部署到一个完全可扩展的架构上。追求低功耗用例的开发者可以使用Jetson产品系列，该系列产品满足了小型产品对功耗和尺寸要求。此外，开发者也可以在结合Jetson和RTX GPU的产品系统上，部署高性能用例。NVIDIA正通过一套应用软件提供一个完整且可扩展的产品系列。

适用于高带宽传感器的可扩展连接

医疗器械以及许多其他嵌入式系统都需要通过GPU Direct或RDMA流在各类上游传感器和GPU之间建立高带宽连接。Clara AGX开发套件让客户能够通过两种不同的媒介实现这类专用连接。

第一种是通过集成NVIDIA Mellanox ConnectX-6 NIC实现对100G以太网和10G以太网的支持。该先进设备能够以全线速将GPU Direct连接到RTX 6000 GDDR DRAM。Clara AGX开发套件可减轻网络堆栈的负担，从而使串流的传感器数据包能够实现最高的吞吐量和性能，同时最大程度地减少对CPU利用率的影响。

第二种是用户可以采用两个支持自定义PCIe卡或其它NIC的PCIe Gen4x8插槽。第一个PCIe端口用于连接NVIDIA Mellanox ConnectX-6 NIC中的集成交换机。该端口支持将RDMA数据直接传输到RTX6000 GDDR DRAM中，其用例包括具有多个4k60 12G SDI输入的自定义视频采集卡。第二个PCIe端口用于直接连接Jetson AGX Xavier模块。该端口可以连接外部主机或通过自定义卡实现专用输出。

合作伙伴开发者计划

NVIDIA还为Clara AGX开发套件推出了合作伙伴开发者计划，包含NVIDIA硬件和协作网络。如欲进一步了解如何获取Clara AGX开发套件，请点击链接进行申请。

如欲了解有关Clara AGX的更多信息，请观看Mathias Blake、Juha Tukkinen和Brian Feeley在 NVIDIA GTC 2020秋季站上所做的深入展示《构建AI驱动的医疗器械》。三位专家探讨了AI革命将如何为医疗设备创造巨大价值，以及Clara AGX将如何助力这场变革。