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繪圖效能與記憶體為醫療造影提供更深入的資訊

醫療造影設計師渴望擁有足夠的效能來為醫療保健專業人員提供資訊最豐富的成像。驅動先進醫療造影系統的處理器必須具有夠強大的威力,才能從原始的影像感測器資料即時產生詳細的影像。但這些處理器不能超出敏感醫療設備的散熱設計功率 (TDP) 臨界值。為了協助改善這種情況,像 MRI 與 CT 掃描器等具有大量造影工作負載的系統仰賴 GPU 陣列以運用平行處理的效率。採用多 GPU 架構也開啟了應用人工智慧 (AI) 與電腦視覺 (CV) 等技術的機會,讓醫學影像能提供更深入的資訊。這些功能可用於偵測影像中的異常、交叉參考影像記錄,並讓醫師掌握更多關於可能的診斷或潛在預後狀況的資訊。儘管如此,架設於推車上的全功能獨立造影系統通常都有著 35 W 到 50 W 的 TDP 限制範圍。當然,盡可能縮小系統尺寸也是設計的目標之一。這些因素都使得在造影系統中裝入最高繪圖效能成為了一種挑戰。為了有效因應這些需求,醫療系統設計師需要採用更快速的記憶體來支援更進階的處理能力。這樣的記憶體還必須使用模組化規格才能符合 TDP 限制的考量。「為了有效率地處理這些日益增加的工作負載,現今的造影應用程式仰賴多核心 CPU 的平行運算功能,以及稱為 GPGPU 的繪圖處理器的運算單元」,congatec AG 美國技術服務中心總監 Franz Fische 這麼說。Fischer 也指出,因為 Intel® UHD Graphics 630 具有大量的平行運算單元,也可以作為 GPGPU 使用,在功能上可取代專用而複雜的 FPGA 和以 ASIC 為基礎的設計。「在固定式 MRI 掃描器與 CT 等大型應用上,最重要的就是運算能力」,Fischer 表示。「這些系統需要大量的運算能力,加上由多個 GPGPU 組成的陣列。不過,搭載最新第 8 代 Intel® Core 處理器的強大嵌入式運算核心也可以用於協調這些 GPGPU。」

逼真的圖形與多執行緒技術,為醫療造影提升清晰度

第 8 代 Intel Core 處理器結合了一系列的效能強化,包括稍早所討論的 UHD Graphics 630,能讓醫療專業人士更快獲得深入資訊。Intel® UHD Graphics 630 是 Coffee Lake 微架構處理器內建的繪圖處理器,提供 24 個執行單元,並可透過 DirectX 與 OpenGL 等標準進行 2D 與 3D 圖形轉譯。UHD Graphics 630 也支援 Intel® Quick Sync Video 和 Intel® Clear Video HD 等技術,可加速硬體中的視訊編解碼器,以提供 4K UHD 串流與 360 度觀賞功能。這些功能原本是為高效能遊戲所設計,現在不僅能讓醫療造影專業人士即時檢查器官,更可從多個視角進行。第 8 代 Intel Core 處理器的另一個重要升級特色,就是將每個處理器的最大核心數量從四個增加到六個。透過運用 Intel® 超執行緒技術,每個核心都支援多執行緒應用,能有效地在 CPU 層級加倍平行處理的流量。這個功能對連接至物聯網的醫療造影系統來說格外重要,能改善系統的效能,並將虛擬化應用程式整合至單一硬體平台上。「舉例來說,如果您使用可執行多執行緒的六核心處理器,您可以在四個核心上定義一個八執行緒的運算執行個體,並在以 RTS Hypervisor 為基礎的虛擬化即時環境中使用剩下的兩個核心,為時效性網路 (TSN) 工業 4.0 機器、HMI 閘道、防火牆,以及病毒掃描程式等應用提供四個平行執行緒」,Fischer 如此表示。

更多記憶體帶來更快效能

為了支援這些效能升級,第 8 代 Intel Core 處理器也涵蓋兩種記憶體更新。第一種是 Intel® 智慧型快取記憶體,這能在所有 Core 處理器 CPU 核心與內建的 UHD Graphics 630 GPU 之間建立共用的 Level 2 或 Level 3 快取空間,因此能以最快的速度存取資料(圖 1)

圖 1. Intel® 智慧型快取記憶體技術可為所有第 8 代 Intel® Core 處理器的核心提供一個聯合的第 2 層或第 3 層快取記憶體,加速資料在運算單元與記憶體單元間的交換速度。(資料來源:emaze

「像 Intel 智慧型快取記憶體這樣在 CPU 與 GPU 上皆可運作的強大快取記憶體系統,對最佳化資料流極為重要」,Fischer 說道。「這有助於加速從記憶體到 CPU 和 GPU 的資料交換速度,而且,如果 CPU 和 GPGPU 處理相同的資料,更能大幅加速運算程序,因為資料停留在 SoC 之中,不需要透過較為緩慢的主記憶體進行寫入與擷取。」

Intel Core 處理器的第二項記憶體強化,就是支援以進階的 3D XPoint 非揮發性記憶體 (NVM) 技術為基礎的 Intel® OptaneTM(圖 2)。Intel Optane 是 Intel 的專屬技術,可加速儲存裝置的存取速度,透過將經常使用的資料保留在最快速的儲存層級,提供比 HDD 更低三個層次的延遲速度。因此,醫學影像感測器資料可以即時套用或結合相關資訊,讓醫療保健人員掌握更豐富的資料。

圖 2. Intel® Optane memory 技術可輔助 Intel® Core 處理器的能力,促進影片加速與影像回應速度。(資料來源:Intel 公司

「相較於 NAND SSD,Intel Optane 的延遲更低,但可處理相同尺寸的資料封包」,Fischer 表示。「延遲僅有 10 µs,比標準的 HDD 低了約一千倍,這使主記憶體與儲存裝置的界線變得不再那麼壁壘分明。這讓 Intel Optane 格外適合醫療造影應用,這樣的應用需要使用高效能的運算與虛擬化能力,加上透過深度學習的巨量資料分析與人工智慧」,Fischer 補充說道。結合第 8 代 Intel Core 處理器的記憶體與運算能力強化,可提供較上一代處理器高出百分之 40 的效能。達成這樣的強化需要 2.6 GHz 的 Intel Core i7-8850H 這類的 SKU,加上最低 35W 的可設定 TDP (cTDP)。

模組化的醫療造影

第 8 代 Intel Core 處理器相容於 COM Express 規格,有助於醫療系統工程師設計輕巧、長壽的產品。舉例來說,COM Express「Basic」規格的模組尺寸幾乎僅有同級嵌入式主機板標準的一半,讓系統能將第 8 代 Intel Core 處理器的每瓦效能 (PPW) 濃縮在尺寸小巧的設計中。採用 COM Express 規格打造的造影系統也能獲得適合醫療用途的基礎載板認證,並可隨著效能與系統要求進化而換出 COM Express 處理器模組。「整體的載板與模組組合可讓體積縮小到僅有 COM 本身的尺寸,代表 COM Express Basic 的規格可以維持在只有 95 mm x 115 mm」,Fischer 這麼解釋。「相較之下,Mini-ITX 主機板需要幾乎兩倍大的空間,規格為 170 mm x 170 mm。若工程師採用 COM Express 等標準,便能享受此標準眾多證明文件帶來的優勢。它已經擁有許多醫療應用的認證,相較於任何完全自訂的設計來說,能使設計與認證程序更為簡單」,Fischer 補充說明。congatec 推出的 conga-TS370 COM Express 模組就是一種適合醫療系統設計師和工程師的選項,支援 Basic 規格的第 8 代 Intel Core 與 Intel® Xeon® 處理器(圖 3)。此模組具有 10 年以上的支援保證。

圖 3.  適用於醫療裝置設計的 conga-TS370 COM Express Basic 模組,具有 10 年以上的支援。(資料來源:congatec AG

醫療造影保證更清晰的影像

醫療造影系統是醫療保健專業人員診斷疾病的主要工具之一,相較於其他方法,這種方式較為快速,阻礙也較少。但是這些系統的優勢與其所能轉譯的影像成正比,這使得驅動系統的處理解決方案承擔了極大的責任。只要選擇第 8 代 Intel Core 處理器,醫療造影設計師便能在 TDP 範圍內運用進階的繪圖效能,不會超過功率限制。結合創新的記憶體技術以及立即可用的處理器模組,這些解決方案開創了結合巨量資料、物聯網,以及人工智慧的智慧醫療造影紀元,為病患提供更周全的照護。

作者簡介

Majeed Ahmad is former Editor-in-Chief of EE Times Asia, a sister publication of EE Times. Moreover, as the Editor-in-Chief at Global Sources, a Hong Kong-based trade and technology publishing house, he spearheaded magazines related to electronic components, consumer electronics, and computer, security and telecom products. Majeed is a journalist with an engineering background and two decades of experience in writing, editing and acquiring technical content. He is also author of six books on electronics: Smartphone, Nokia’s Smartphone Problem and The Next Web of 50 Billion Devices, Mobile Commerce 2.0, Age of Mobile Data, and Essential 4G Guide.

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