借助第二代 AMD VERSAL 實(shí)現(xiàn)先進(jìn)醫(yī)療成像

診斷醫(yī)療成像設(shè)備必須能夠產(chǎn)出高質(zhì)量圖像、實(shí)現(xiàn)所需的掃描深度，以及顯示實(shí)時(shí)結(jié)果。設(shè)備中采用的最優(yōu)片上系統(tǒng)（ SoC ）必須提供所需的應(yīng)用性能、目標(biāo)幀率并實(shí)時(shí)顯示結(jié)果。SoC 也必須恰當(dāng)結(jié)合高速接口的類型、速率和數(shù)量。放眼未來(lái)，這類設(shè)備中的大部分還需要支持 AI 功能的執(zhí)行和加速，例如感興趣區(qū)域（ ROI ）選擇、圖像分類和其他 AI 任務(wù)。

第二代 Versal? 自適應(yīng) SoC 配備的處理系統(tǒng)可提供比前代至高多出 10 倍的標(biāo)量算力性能 1 ，同時(shí)支持 DDR5 內(nèi)存。第二代 Versal AI Edge 系列中的新 AI 引擎能提供與前代相比至高 3 倍的每瓦 TOPS 2 。 它們非常適合執(zhí)行高級(jí)波束成形算法、圖像重建和其他高性能功能。下一代連接（如 PCIe? Gen5、32G 高速收發(fā)器、10GbE 和 USB 3.2 ）允許高速數(shù)據(jù)傳輸，既可用于信號(hào)采集，也可用于高效數(shù)據(jù)遷移。

主要優(yōu)勢(shì)

• 異構(gòu)處理的單芯片集成能夠降低系統(tǒng)級(jí)功耗

• 利用 AI 引擎加速?gòu)?fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，例如用于檢測(cè)重大疾病的感興趣區(qū)域選擇

• 結(jié)合 DSP 塊和 AI 引擎，以解決重要的數(shù)字信號(hào)處理挑戰(zhàn)，如 MR 中的 2D-FFT、CT 中的反投影，以及用于超聲的高級(jí)波束成形

• 借助 AMD Vitis? 統(tǒng)一軟件平臺(tái)，使用 C、C++ 或 Python? 快速開發(fā)自定義算法

• 采用 Vitis Model Composer 和 Simulink ? 部署 MATLAB ? 算法

借助下一代處理器系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)至高 10 倍的標(biāo)量算力 1

• 8 核 Arm? Cortex?-A78AE – 至高 200,000 DMIPS

• 10 核 Arm Cortex-R52 – 至高 23,000 DMIPS

• DDR5 內(nèi)存支持至高 5600-DDR5、8533-LPDDR5X，支持 ECC

下一代高性能 AI 引擎

• 與前代相比至高 3 倍的每瓦 TOPS 2

• 增加對(duì) MX6、MX9、FP8 和 FP16 數(shù)據(jù)類型的支持

• 利用增加的 DDR 帶寬實(shí)現(xiàn)更高的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理和信號(hào)處理工作負(fù)載性能

集成的視頻處理

• 圖像信號(hào)處理器（ ISP ）

• 視頻處理管線（ VPP ）

• 視頻編解碼器單元（ VCU ）用于 4k60 HEVC/AVC 3

• 圖形處理單元（ GPU ），具備至高 256 GFLOPS

高速連接

• 32G 高速收發(fā)器

• 專用高速接口，用于 USB 3.2、10GbE、PCIe Gen5、NVMe、UFS 和 HSM（無(wú)需 FPGA 軟 IP ）

目標(biāo)應(yīng)用

醫(yī)療超聲

診斷醫(yī)療車超聲系統(tǒng)廣泛用于通用成像和婦產(chǎn)科，而且正在迅速擴(kuò)展到心臟和放射學(xué)功能。對(duì)于 3D-4D 可視化、具備高質(zhì)量圖像輸出的波束成形圖像、實(shí)時(shí)信號(hào)處理、ROI 和使用 AI 的 IR 的種種挑戰(zhàn)性要求正在加大商用掃描儀的算力負(fù)擔(dān)。

第二代 Versal AI Edge 系列具有 Arm? 多處理器的異構(gòu)架構(gòu)、基于 SIMD-VLIW 的 AI 引擎、可編程邏輯和高速接口，非常適合醫(yī)療超聲。 該器件能滿足先進(jìn)的高端放射學(xué)和心臟成像超聲系統(tǒng)對(duì)圖像質(zhì)量、幀速率、多維可視化和 AI 處理的要求。

CT 掃描儀和 MRI

CT 掃描儀和 MRI 是大型、高度同步的醫(yī)療診斷機(jī)器，用于查看人體組織、器官和骨骼結(jié)構(gòu)的細(xì)節(jié)。它們還能識(shí)別異常組織。盡管存在根本性差異（ CT 使用 X 射線，MRI 使用無(wú)線電波），但這兩種技術(shù)都需要相當(dāng)大的算力，并且需要在各種子系統(tǒng)之間傳輸大量數(shù)據(jù)。

第二代 Versal 自適應(yīng) SoC 提供的異構(gòu)算力能夠加速圖像重建算法、MRI 中的 2D-FFT 功能和 CT 中的反投影。 此外，更小巧的第二代 Versal 器件可以執(zhí)行數(shù)據(jù)采集和機(jī)架控制、梯度放大器中的逆變器控制、射頻接收中的信號(hào)處理和使用 PL 的傳輸?shù)裙δ堋?/p>

內(nèi)窺鏡系統(tǒng)

診斷性胃腸內(nèi)窺鏡和一些外科內(nèi)窺鏡系統(tǒng)的攝像頭控制單元對(duì)視頻處理管線的要求正在迅速提升。在高端系統(tǒng)中，攝像頭傳感器分辨率從 2K 快速增長(zhǎng)到 4K，而且現(xiàn)在 4K 3D 甚至 8K 也在迅速普及。集成用于診斷輔助的 AI-機(jī)器學(xué)習(xí)推理使系統(tǒng)要求變得更加復(fù)雜。 對(duì)如此復(fù)雜的視頻管線進(jìn)行低時(shí)延乃至實(shí)時(shí)預(yù)處理，正需要第二代 Versal 產(chǎn)品組合中提供的異構(gòu)架構(gòu)類型。