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基于CPU的架構遷移到賽靈思Alveo卡可實現(xiàn)性能飛躍

YCqV_FPGA_EETre ? 來源:賽靈思 ? 作者:Ed Wright ? 2021-09-29 10:51 ? 次閱讀
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醫(yī)療服務提供商收集的數(shù)據量正在不斷增長,并正在顛覆當前的數(shù)據分析方法。與此同時,跨表格和業(yè)務實體聯(lián)網并識別隱含關系與模式的能力,為提升患者護理和患者療效以及為醫(yī)療服務提供商降本增效方面,提供了誘人的突破。

使用圖形數(shù)據庫探索和分析互聯(lián)數(shù)據的企業(yè)每天都在增加。圖形數(shù)據庫高度重視數(shù)據間的聯(lián)系與關聯(lián),而關系型數(shù)據庫和其他 NoSQL 數(shù)據庫則對互聯(lián)數(shù)據一片茫然,所以圖形數(shù)據庫能夠更加深入地分析互聯(lián)數(shù)據。圖形數(shù)據庫的知名度、對它的興趣以及對它的評估與采用,繼續(xù)領先于其他數(shù)據庫技術。據 Gartner 預測,圖形數(shù)據庫將呈加速增長態(tài)勢:“到 2025 年,80% 的數(shù)據和分析創(chuàng)新將采用圖形技術,遠超2021 年的 10%,這有利于在整個企業(yè)范圍內快速制定決策。”*1

世界最大的醫(yī)療公司與圖形數(shù)據庫

Tigergraph 是世界上處理速度最快,可擴展性最強的圖形平臺。在本文中,我們將探討 Tigergraph 如何借助賽靈思硬件加速技術與圖形分析庫,助力世界最大的醫(yī)療公司整合來自 200 多個來源的數(shù)據,從而為每位用戶建立完整的縱向健康史,以簡化其呼叫中心的工作負擔,并為用戶提供實時治療路徑建議。

這家公司主要為客戶提供醫(yī)療衛(wèi)生服務、健康福利計劃以及保險和金融服務,目前運行著美國最大規(guī)模的互聯(lián)醫(yī)療圖形數(shù)據庫資產。該數(shù)據庫有超過百億個頂點,超過 500 億個邊,并為上億會員保存最近 18 個月的數(shù)據,內容涉及賠付申請、臨床交互、提供商、電話號碼、上門服務等最新數(shù)據。該數(shù)據庫擁有超過 1.2TB (太字節(jié))數(shù)據量,并通過各類應用為 33,000 多位在線用戶提供支持。

該公司采用 TigerGraph 的 Patient360 解決方案,通過呼叫中心客服快速高效地提供可靠的治療路徑建議。為了實時提供更優(yōu)質、更高效的指引,他們的目標是將 20 分鐘的呼叫縮短 10%,提高客戶滿意度并為呼叫中心節(jié)省 1 億美元的成本。

數(shù)據庫查詢的功能之一是計算患者相似性。這種用例也就是所謂的醫(yī)療孿生。正在治療患者的醫(yī)生希望分析與自己的患者癥狀相似的其他患者,以確定治療方案。為此,醫(yī)生會搜尋能夠匹配其患者的病史且療效最好的具有最相似癥狀的患者。下面我們深入了解一下如何操作。

余弦相似性的重要性

對于所有類型的推薦引擎,相似性計算都是關鍵:試想一下,如果 YouTube ( 全球最大的視頻搜索和分享平臺 ) 為您推薦的是來自您最喜愛歌手的新視頻、網飛 (Netflix,全球最大流媒體播放服務商)推薦的電影讓您如獲至寶,或是亞馬遜推薦的產品與您的審美不謀而合,是您居家住房改造最需要的神器,這將帶來難以比擬的實用性(以及愉悅度)。TigerGraph 在他們的 Member Journey 解決方案中使用余弦相似性算法,為客戶提供同樣的神奇效果。

讓我們簡單了解一下什么是余弦相似性,以及為什么這種算法對患者治療路徑建議有很大幫助?;趯傩缘南嗨菩杂糜谕ㄟ^比較屬性和結構,發(fā)現(xiàn)圖形中最相似的項目。項目特征用數(shù)字表達,并以陣列形式保存在矩陣中。過敏、醫(yī)療程序、免疫和狀況都是在這個用例下,可以構成陣列組元的屬性類型。通過為陣列中的數(shù)字計數(shù)和計算權重,就能創(chuàng)建矢量。然后,將目標矢量(剛創(chuàng)建的矢量)與群體矢量進行比較,找出最接近的匹配項。

那么為什么是“余弦”相似性?當兩個矢量間的夾角縮小,這個角的余弦值就趨近于 1。當兩個矢量間的夾角縮小到 0,余弦值等于 1 (cos(0)=1)。另一方面,當兩個矢量正交,余弦值就為 0 (cos(90)=0)。余弦值越趨近于 1,兩個病史就越近似。

加速治療路徑

顯然,如果能夠根據數(shù)百種屬性搜索數(shù)百萬份患者病歷以找出最相似的病歷,從而推導出治療路徑,將為患者康復提供莫大的福音。如果能快速完成這項工作,可以讓患者更加安心,并提高患者滿意度,同時提升呼叫中心效率,節(jié)省大量成本。您處理的患者數(shù)量越大,實時完成這些工作的難度就越高。當您有 1 億位患者,要及時找到最相似結果,并使之和人際間自然對話速度一樣快,難度極大。在幾分鐘內獲得結果,這是 TigerGraph 使用常規(guī)的基于 CPU 的計算架構所能實現(xiàn)的水平。這雖然足以令人印象深刻,但還是不能滿足這個用例的需要。

這就是賽靈思技術的用武之地。賽靈思是 FPGA 領域的全球領先者。FPGA 是一種由可配置邏輯塊矩陣構成的半導體器件。FPGA 的其他優(yōu)勢還有大規(guī)模并行,即能夠同時執(zhí)行多項計算。這使得 FPGA 成為計算密集型工作負載加速的理想選擇。賽靈思 Alveo 加速器卡是標準的 PCIe 器件,非常方便在行業(yè)標準的服務器內部署 FPGA 協(xié)處理。本用例使用 Alveo U50 卡。借助賽靈思 Vitis 庫,TigerGraph 等應用能夠使用通用的高級語言,輕松靈活地為應用提供 Alveo 加速。

這就是賽靈思技術的用武之地。賽靈思是 FPGA 的發(fā)明者,也是該領域的全球領先者。賽靈思 FPGA 從架構上允許“度身定制”的適配,高度契合患者建議引擎使用的余弦相似性等計算密集型工作負載的獨特需求。

賽靈思 Alveo U50 是一種基于 PCIe 的 FPGA 加速器卡,能夠部署到行業(yè)標準的服務器內。該卡提供大規(guī)模并行 FPGA 處理能力,在計算余弦相似性算法時,通過快速訪問存儲患者病歷的高帶寬存儲器 (HBM2),實現(xiàn)高速處理。這種方案與基于 CPU 的實現(xiàn)方案相比完成查詢搜索功能的速度快出 300 倍以上。

將患者相似性查詢從基于 CPU 的架構遷移到賽靈思 Alveo 卡可實現(xiàn)性能飛躍。查詢響應時間從 1 分鐘縮短到 50 毫秒。這既能夠幫助這家醫(yī)療服務提供商實現(xiàn)縮短呼叫時間、節(jié)約成本的目標,也支持以人際對話的正常節(jié)奏將查詢結果提供給客服,讓患者與客服間的交流更人性、更自然。

責任編輯:haq

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原文標題:借助加速圖形數(shù)據庫提高患者療效

文章出處:【微信號:FPGA-EETrend,微信公眾號:FPGA開發(fā)圈】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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