医疗应用程序如数字病理学、神经学、遗传学研究和心脏成像越来越依赖于先进的计算工具。为了应对这些不断增长的需求，佛罗里达州的医疗设备制造公司ALAFIA AI开发了AIVAS，一款高性能个人超级计算机，旨在加速医疗和研究环境中的人工智能工作流程。AIVAS在2025年消费电子展（CES）上首次亮相。
AIVAS每秒可执行超过1,000万亿次操作（TOPS），非常适合处理数据密集型医疗任务。从促进下一代测序算法到处理复杂的影像数据（如PET扫描），这款超级计算机旨在增强关键医疗操作的准确性和效率，帮助研究人员更快获得见解并简化工作流程。
ALAFIA的创始人兼NVIDIA和AWS的老兵Camilo Buscaron解释说，AIVAS的开发是为了弥补医疗保健领域所需基础设施的缺口。他指出，随着医疗数据生成量的持续增长，像AIVAS这样的强大系统对于将这些数据转化为可行的见解至关重要。
“虽然成像中心热衷于开发应用程序，但真正的挑战在于人工智能。他们要么需要更好的基础设施，要么在这方面的投资不足。认识到这一差距，我们决定开发一种可以加速医疗保健领域人工智能应用程序开发和部署的产品。有了这个解决方案，一旦应用程序准备就绪，医生、病理学家、神经学家和研究人员可以在本地实时运行它们，使用我们安全加密的系统。”Buscaron解释道。
该系统配备了高性能硬件，包括128个CPU核心和28,416个NVIDIA CUDA GPU核心，搭配92GB的高带宽GPU内存。尽管其计算能力惊人，但它运行高效，仅消耗700瓦的能量。此外，它支持强大的软件生态系统，提供超过1,000个经过验证的软件包，涵盖从基因组比对到影像分析的各种任务，确保它可以处理多样化和复杂的工作负载。
早期采用者，包括斯坦福大学医学院的神经学系，报告了显著的时间节省。例如，以前需要30分钟的影像任务现在可以在不到30秒内完成，使研究人员能够更快更高效地获得结果。Buscaron补充说：“我们首先在病理学方面进行工作，因为一些病理学家为他们的工作设定了基准。当他们运行其光后图像分割和细胞注释测试时，能够在不到30秒内完成。他们找到的下一个最好的计算机需要30分钟到一个小时，这对于技术人员来说不是一个可行的解决方案。”
此外，正如Buscaron指出的那样，机器学习无疑是医学的关键推动者，因为人体产生的数据远超任何计算机今天单独处理的能力。无论是血液检测结果、影像数据、基因组分析、生物标志物还是实时跟踪设备，实时生成的数据量远远超过了任何普通计算机全面分析的能力。
“这创造了一个重要的机会。通过利用这些数据——其中许多包含有价值的见解——我们可以为医生提供更多深入的信息，帮助他们做出更好、更明智的决策，提高诊断准确性。医疗保健的未来在于我们解锁这些见解的能力，从而为患者带来更好的结果和更高效的医疗实践。”他总结道。
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