2018: Выпуск в публичный доступ
В конце ноября 2018 года Nvidia выпустила в публичный доступ комплект разработки программного обеспечения Clara - набор вычислительных алгоритмов с ускорением графической обработки, примерами приложений и т.д. Кроме того, компания представила набор инструментов Transfer Learning Toolkit и AI Assisted Annotation SDK — два ИИ-инструмента, предназначенных для обработки медицинских изображений.
Комплект для разработки ПО Clara предоставляет разработчикам инструменты для графического анализа (Vulkan и Optix), вычислений (CUDA, cuFFT и cuBlas) и ИИ-библиотеки (CT Recon, Volume Segmentation, Lung Detection, Render Server); примеры приложений для обработки и рендеринга изображений и приложения для оптимизации рабочих процессов при КТ, МРТ и УЗИ (Ультразвуковое исследование).
В будущем он также будет использовать Kubernetes, систему хранения данных с открытым исходным кодом Google, чтобы автоматизировать развертывание и управление приложениями во встроенных, локальных и облачных средах. Ряд партнеров Nvidia, в том числе ImFusion, Aidence, Arterys, Visage Imaging, Nuance, InferVision, Imagia, Trtle Medical и Kheiron, протестировали Clara в рамках пилотной программы.
Nvidia выпустила комплекты разработки ПО для КТ- и МРТ- исследований
Nvidia Transfer Learning Toolkit (TLT) работает с моделями тонкой настройки и переподготовки. Этот пакет ПО содержит ИИ-модели, которые оптимизированы под работу с графическими процессорам Nvidia Pascal, Volta и Turing и с API-интерфейсами. TLT предназначен для ускоренного развертывания комплекса приложений, сокращения вычислительных ресурсов, необходимых для создания приложений, и переподготовки работающих моделей под другие нужды.
Nvidia AI Assisted Annotation является дополнением к TLT. Этот пакет ПО должен ускорить процесс анализа КТ или МРТ пациента с помощью рабочих процессов комплекта разработки ПО и ИИ-поддержкой. Nvidia утверждает, что КТ- и МРТ-обследование можно ускорить в 10 раз с применением AI Assisted Annotation, отчасти благодаря интеграции с TLT, которая позволяет инструменту постоянно учиться и улучшать свою работу.[1]
Примечания