Transformer技术在胰腺癌筛查中的突破
阿里巴巴达摩院联合全球十多家顶尖医疗机构，利用AI技术进行胰腺癌早期筛查，展示了Transformer技术在医学领域的巨大潜力。研究团队通过深度学习框架构建了胰腺癌早期检测模型PANDA，利用平扫CT图像识别早期胰腺病变。该技术在真实病例回顾性试验中发现了31例临床漏诊病变，其中2例早期胰腺癌病患已完成手术治愈。研究成果发表在《自然·医学》期刊上，并在医院和体检场景中被调用超过50万次。未来将继续进行多中心前瞻性临床验证，探索多癌筛查新方法。
高性能处理器中的Transformer应用
在处理器领域，Transformer技术同样展现出了强大的性能。玄铁处理器系列，特别是C930，结合了vector和matrix双引擎，成为端侧AI大模型的好搭档。C930的通用算力性能达到SPECint2006基准测试15/GHz，面向服务器级高性能应用场景。此外，C930搭载512 bits RVV1.0和8 TOPS Matrix双引擎，将通用高性能算力与AI算力结合，并开放DSA扩展接口以支持更多特性要求。
AI算力的未来趋势
随着DeepSeek等大模型的兴起，AI推理产生的算力需求将会数量级增长。近期各行各业都在本地化部署DeepSeek，在全国产生了巨大的算力需求。今年1月后国内很多智算中心算力供不应求。DeepSeek通过MOE架构让激活参数比大幅下降，降低的算力需求可以达到近20倍，这给国产芯片带来的机会，未来所有芯片都有希望具备适配大模型能力。
知识蒸馏技术的革新
知识蒸馏技术作为模型压缩领域的突破性方案，正在为AI技术的普惠化开辟新路径。该技术通过构建多维知识传递通道，实现模型智能的深度迁移。在医疗影像领域，联影智能采用分层蒸馏策略，将3D卷积核的时空特征逐步迁移至轻量模型。部署于移动DR设备后，肺结节检测速度提升8倍，内存占用减少至原模型的1/20。
未来展望
Transformer技术不仅在医学影像识别中取得了突破，还在高性能处理器和AI算力领域展现了强大的潜力。随着技术的不断进步，未来将继续进行多中心前瞻性临床验证，探索多癌筛查新方法，同时推动高性能处理器在更多应用场景中的落地。Transformer技术的广泛应用，将为医疗和科技领域带来更多的创新和突破。
相关文章
