对于医疗人工智能企业算力问题，英伟达打出关键一招( 七 ) 对于人工智能企业

这样的模式早已应用于游戏、自动驾驶领域，医疗领域的运用将会越来越复杂。除了Clara平台这样的云端方式外，还有一些企业选择的运用其他手段为自己的项目布置算力。

以消化内镜、超声等领域为研究方向的希氏异构为了更好的获取算法模型的效果，搭建了专用于医学影像人工智能技术的研发平台。该平台采用NVIDIA提供的64块TeslaV100搭建而成，在计算能力方面表现突出，将传统需要训练15天的模型缩短至52分钟；公司使用自主研发的超算并行训练软件具有在1024GPU系统上保持90%的线性加速。

还有一些创新模式仍在进行，位于重庆的初创公司钛星区块链把目光放在了因比特币暴跌而惨遭遗弃的矿机，这些天生为算力而生的机器在特殊的处理下可串联在一起为AI运算提供算力支持。相对于Clara辅助注释SDK ，这种方式显得简单暴力，但也不失为废物利用的一种优秀方式。

总的来说，医疗产业将会是世界上对于计算能力需求最大的产业，随着研究人员在分子、原子甚至更微观世界的透视，算力提供这笔生意或许会孕育出更多创新的模式， NVIDIA要想守住自己的地位，丝毫不可掉以轻心。