NVIDIA의 사업 영역. 모두 GPU 컴퓨팅을 기반으로 합니다. 

 

 

GPU라는 하나의 아키텍처로 모든 것을 커버하고 있습니다.

 

 

지난 10년 동안 의료 분야에서의 혁신. 

 

 

초음파 검사의 영상화, CT 재구성에서 CUDA를 사용하고 있습니다. 특히 의료 영상에 주력하고 있는데, 연산 성능에 대한 요구가 특별히 높기 때문이라네요. 의료 영상 분야에서 지난 6년 동안 컴퓨터 성능의 수요는 10배로 늘었습니다.

 

 

의료 영상 처리에서 AI의 활용은 아직 초기 단계지만, 그래도 공개된 논문의 50%는 AI와 관계가 있으며 또 급속히 진행 중입니다. 사람의 몸이 복잡하다보니 수백~수천개의 알고리즘으로 의료 영상 분야의 AI를 구성해야 하며, 그만큼 필요로 하는 연상 성능도 커집니다. NVIDIA의 AI 스타트업 지원 프로그램인 인셉션의 2800개 회원사 중 300개가 의료 분야, 그리고 대부분이 의료 영상에 관련된 곳입니다. 의료 영상 이외의 분야는 초음파 검사, MRI 등의 기존 장비를 개선하거나 클라우드 AI를 활용한 소형 장치의 제조가 많습니다. 

 

 

NVIDIA는 상용화를 검증하기 위해 메사추세츠 종합 병원을 비롯한 대형 의료 기관과 협력, 의료 영상 처리를 위한 새로운 아키텍처 연구, AI 학습에서 필요한 요구 사항을 연구 중입니다.

 

 

그 결과 GTC 2018에서 의료 영상 진단 슈퍼 컴퓨팅 플랫폼인 프로젝트 클라라를 발표했습니다. 자율주행 Drive, 스마트 시티 Metropolis처럼 의료 영상에 특화된 솔루션으로, 의료 영상의 연산 워크로드에 가상화 확장성을 추가하며, 원격 지원 등의 특징이 있습니다. 

 

지난 10년 동안 CT 영상의 반복 재구성, MR 압축 센서 등으로 방사능 피폭량을 최대 90% 줄였고, MRI 이미지를 수집하는데 걸리는 시간도 대폭 단축시켰습니다. 다만 의료 현장의 설비는 교체 주기가 길어 실제 의료 산업 종사자가 이를 체감하기 어렵다는 문제가 있습니다. 

 

딥 러닝은 고급 이미지 분석 처리에 새로운 가능성을 제공하고, V-Net이라는 최신 알고리즘으로 3D 볼륨 세분화를 활용, 심장의 혈액 흐름을 자동 측정 가능합니다. 15년 전에 V-Net 같은 알고리즘을 실행하려면 500kW의 전력을 소비하며, 1000만 달러 이상의 시스템이 필요했지만, 지금은 몇 개의 테슬라 V100만으로도 처리 가능합니다. 

 

 

클라라는 컴퓨팅 능력이 발전하며 생겨난 혁신을 활용하는 가상의 슈퍼컴퓨터 플랫폼이며, 앞으로 나올 제품은 물론 300만대에 달하는 기존 장비에 연결해 최신 기능을 추가-업그레이드하는 것이 가능합니다. 클라라 플랫폼을 장비에 통합하거나 병원에 데이터센터를 설치해도 되지만 클라우드 GPU를 활용하는 식으로도 구현 가능합니다. NVIDIA 제품은 단일 구조를 지녀 어떤 환경에서도 동일한 워크로드를 처리할 수 있습니다. 

 

 

NVIDIA는 의료 업계에서 인지도가 높은 GE 헬스케어,

 

일본의 캐논 메디컬 시스템즈와 파트너쉽을 제휴 중입니다.

 

 

제약 분야에서도 AI, HPC, 시각화 등의 작업에 수요가 있음. 제노믹스, 극저온 전자 현미경을 이용한 단백질 발견, 신약 개발의 컨텐츠 이미지 등등.

 

 

의료 분야 기업들과의 파트너쉽. 이미징과 제약.

 

 

 

의료 분야는 몇 년 안에 66억 달러 규모의 시장으로 성장할 것으로 예측.