人工智能在医学成像领域的兴起：从实验室模型到临床边缘部署

引言 人工智能正在深刻地重新定义医学影像。从放射学到病理学，深度学习如今赋能于从 CT 扫描中的异常检测到数字切片上的癌症分级等各个领域。这场变革的核心是 MONAI（人工智能医疗开放网络），这是一个基于 PyTorch 的开源框架，已迅速成为业界开发先进医学影像 AI 模型的支柱。 MONAI 为受孤立流程和碎片化工具包限制的生态系统带来了结构化和标准化。它简化了数据加载、预处理、增强、分割和部署。正因如此，研究人员、初创公司和大型医疗机构都在基于 MONAI 构建其（AI）流水线。 尽管 MONAI 拥有诸多优势，但在实际部署中仍面临诸多挑战。医院和设备制造商通常不会在 GPU 资源丰富的研究实验室中运营；他们需要在受限的硬件上实现低延迟、经济高效且临床可靠的 AI 推理。 而这正是 MulticoreWare 正在突破的瓶颈。 MONAI：医学影像 AI 标准 MONAI 是一个由 NVIDIA 和学术贡献者牵头的开源社区驱动生态系统，正迅速成为医疗领域的 Hugging Face，为构建、共享和部署医学影像 AI 提供统一的平台。其优势包括： 任务覆盖范围 支持分割（例如器官、肿瘤）、分类（例如疾病存在、严重程度分级）、检测（例如骨折、结节）、配准（例如图像对齐） 数据格式 开箱即用，支持 DICOM（医学数字成像与通信）、NIfTI（神经影像信息技术倡议）和 WSI（全切片成像） 模块 用于交互式注释的 MONAI Label、用于自动分割的 Auto3DSeg 以及用于打包和部署的 MONAI Deploy。 面向未来 可扩展至融合影像、语言和临床工作流程的多模态系统 凭借这些功能，MONAI 已成为 CT、MRI、超声和病理模型的研究黄金标准 部署差距：从实验室模型到临床应用 虽然  … Read more

规模化云端AI：优化推理基础设施的关键

人工智能(AI)正以前所未有的速度变革各行各业，从实时欺诈检测、自动驾驶汽车到超个性化推荐。然而，随着企业从模型开发转向生产级AI应用，一个关键问题随之出现：如何在云端高效地实现大规模AI推理，同时避免成本失控或性能下降？

本文将探讨AI推理大规模部署的实际挑战，分享经过验证的应对策略，并介绍MulticoreWare如何助力组织实现这一目标。

在机器人技术中部署基于视觉-语言-动作(VLA) 的 AI 模型：实时边缘推理的优化

机器人行业正处于一场重大的范式转变之中，其驱动力是基础模型的出现：大规模、多模态 AI 系统，经过训练，能够在统一的框架内理解视觉、语言和动作。

实现跨架构性能一致性：深入探讨向量可移植性

随着计算负载在CPU、GPU、NPU及其他处理器之间日益多样化，如何保持跨架构的高效性已成为高性能计算与嵌入式计算领域最为紧迫的挑战之一。对于开发者而言，可移植性
已不再仅仅是将代码编译到不同平台——而是确保有效利用每个处理器的特性，使性能随底层硬件同步提升。

HEVC 的成功之道：效率、采用及其影响

从超高清 4K 流媒体到对带宽敏感的视频会议，现代数字生活依赖于高效的视频压缩技术。其中最关键的技术之一便是 HEVC（高效率视频编码）——这一编解码器正悄然改变着视频在现实世界中的传输方式。

用 Perfalign 解锁 AI 性能分析与优化

在人工智能和机器学习领域，跨不同硬件平台优化性能是一项关键挑战。开发者和人工智能工程师经常面临复杂模型可视化、性能瓶颈分析以及工作负载微调以提高效率的难题。Perfalign 旨在通过提供先进、直观的 AI 软件栈开发和优化工具包来解决这些挑战。

Gen AI 如何改变流媒体和广播行业的视频增强功能？

在当今数字优先的世界里，提供高质量的视频内容对于 OTT 平台、广播网络和直播流媒体服务等行业来说至关重要。

跨架构移植应用程序为何如此艰难

开发者经常面临跨平台移植应用程序的挑战。无论是从 x86 过渡到 ARM 或 RISC-V CPU，还是将工作负载迁移到新架构的 AI 加速器，这个过程都绝非易事。虽然移植看似只是重新编译或进行少量代码调整的简单操作，但实际情况远比这复杂得多，尤其是在 HPC 领域。

从架构差异到性能瓶颈，移植应用程序需要具备硬件架构、系统集成、性能优化和平台特定调优方面的深厚专业知识。本篇博文探讨了为什么移植应用程序不仅仅是一项“直接迁移”的任务，以及如何采用结构化、专业知识驱动的方法克服挑战。

人工智能安全协议：确保道路车辆安全

引言
确保道路车辆中人工智能的安全性至关重要。本博客将探讨主要的安全协议，包括功能安全 (FuSa)、预期功能安全 (SOTIF)、网络安全措施和人工智能安全保证 (SaAI)。