
GPU dans le Cloud : Principaux avantages dans le secteur de la santé
L’intelligence artificielle est en train de révolutionner le secteur de la santé dont celui de la recherche clinique.
Grâce au cloud public souverain NumSpot et à la mise à disposition de GPU, testez de manière simple et rapide vos modèles d’IA et tout cela à partir de 1 444 euros / mois HT*.
Découvrez ci-après ce que sont les GPU et les avantages qu’elles offrent notamment à travers l’illustration sur l’imagerie médicale.


Qu’est-ce qu’une GPU ?
Une GPU (Unité de Traitement Graphique) est un circuit spécialisé (ou puce informatique) qui excelle dans l‘exécution de calculs complexes nécessaires au traitement de vastes ensembles de données en un temps très court. Les GPU offrent des vitesses élevées et des capacités robustes, ce qui les rend particulièrement adaptées aux applications traitant des images, des vidéos ou de grandes quantités de données.

L’explosion des données dans le secteur de la santé et les GPU comme clé de l’avenir de la médecine

Avec l’entrée des soins de santé dans l’ère numérique, la prise de décision basée sur les données n’a jamais été aussi importante : imagerie 3D, robots-compagnons, dispositifs IoT, dossiers patient électronique, génèrent une quantité énorme de données, qui croît d’une manière exponentielle.

Lorsqu’elles sont déployées dans des plateformes cloud à grande échelle, elles permettent de traiter d’énormes ensembles de données médicales sans avoir besoin d’une infrastructure sur site coûteuse et nécessitant un modèle opérationnel complexe.

Les données traitées par les GPU dans les soins de santé ne sont plus de simples outils, elles sont la clé de l’avenir de la médecine : cette technologie améliore les processus existants et transforme complètement notre manière de penser les soins.

Nous passons d’une approche consistant à traiter les maladies à une gestion proactive de la santé. Le paysage des soins de santé devient un réseau d’appareils et de plateformes connectés qui travaillent ensemble pour fournir une image complète de la santé, avec des informations prédictives et des traitements personnalisés.

Un exemple concret : Comment les GPU dans le Cloud permettent de résoudre les défis de l’imagerie médicale ?
Les techniques d’imagerie modernes produisent d’énormes quantités de données, et les GPU gèrent efficacement ces charges de travail tout en améliorant la qualité des images notamment grâce à l’amélioration de la résolution.

L’architecture des puces GPU permet un parallélisme avancé grâce à des milliers d’unités de traitement pour analyser des données au niveau du pixel.
Chaque cœur GPU peut traiter indépendamment des segments discrets d’images médicales, créant un environnement de traitement distribué qui accélère considérablement le rendu et l’analyse des images.

Les GPU hébergées dans le cloud renforcent cette capacité en offrant des ressources informatiques à la demande et en permettant un accès à distance aux données.
Cela facilite l’accès des petites organisations de santé aux technologies d’imagerie médicale de pointe sans l’obligation d’investir dans des composants rares sur le marché et coûteux.

GPU dans le Cloud : Principaux avantages dans le secteur de la santé

Reconstructions d’images plus rapides
L’architecture des puces GPU permet un parallélisme avancé grâce à des milliers d’unités de traitement pour analyser des données au niveau du pixel.
Chaque cœur GPU peut traiter indépendamment des segments discrets d’images médicales, créant un environnement de traitement distribué qui accélère considérablement le rendu et l’analyse des images.



Clarté des images
Le bruit, un problème courant dans les scans comme les scanners CT à faible dose ou les IRM rapides, peut masquer des détails essentiels. Les GPU exécutent des algorithmes avancés de réduction du bruit pour filtrer les artefacts indésirables tout en préservant les caractéristiques importantes.
Ces améliorations sont amplifiées sur les plateformes cloud, où des GPU puissantes traitent des données haute résolution sans problèmes de latence.

Diagnostics en temps réel et évolutivité
Les GPU en mode Cloud traitent les flux de données en direct provenant des dispositifs d’imagerie pour produire des visuels haute résolution en temps réel.
Cela permet aux médecins de visualiser et d’ajuster leur approche pendant les chirurgies ou traitements avec précision, guidés par un retour immédiat du système d’imagerie. Les plateformes Cloud rendent cela possible à grande échelle, en permettant simultanément plusieurs établissements et systèmes d’imagerie.



Modèles d’IA dans le cloud
L’entraînement et le déploiement de modèles d’IA pour l’imagerie médicale nécessitent une puissance de calcul substantielle, que les GPU hébergés dans le cloud peuvent fournir.
En hébergeant les modèles d’IA dans le cloud, les prestataires de soins de santé peuvent analyser de nouvelles images en temps réel, détecter des anomalies et prendre des décisions critiques sans investir dans une infrastructure coûteuse sur site.

Bénéfices GPU NumSpot
Grâce au modèle flexible du Cloud public, vous pouvez facilement tester vos modèles d’IA sur notre cloud, sans frais d’entrée, ni de sortie, ni coûts cachés.
NumSpot dispose d’une gamme complète de GPU NVIDIA (L40, Kepler (K2), Pascal (P6, P100), Tesla (V100, A100) qualifiée SecNumCloud, le plus haut standard de sécurité de l’ANSSI.
Dès 1 444 euros / mois HT(*), vous pouvez déployer une infrastructure GPU robuste et puissante, scalable à la demande.
(*) Déploiement en zone souveraine HDS, d’une GPU L40 (48 GB Ram) avec une Machine virtuelle, 4 Cœurs ( Processeur Intel Sapphire Rapids ) et 32 GB Ram, 250 GB de stockage Performance SSD avec un engagement mensuel.