近年來，醫療影像設備不斷向更高水平和精密化發展，推動醫療服務向更高更快的品質發展?；卺t學影像多學科會診的協作、智能輔助診斷、智能質控、智能術前規劃，將快速推進各項醫學科研成果進行規范化的臨床應用與轉化。

隨著醫學影像在醫療行業的不斷發展與深入，影像系統將從生產PACS（醫學影像存檔與通訊系統）向跨部門演進，各大醫院逐步進行臨床和科研多模態數據整合，滿足院內科研和生產業務需要。

同時，以醫療影像為中心提供的服務，也逐步從傳統業務向AI服務系統邁進。人工智能技術已經被廣泛應用于醫療領域，智能問診、智能閱片、輔助診斷等各種智能化應用開始全面普及，醫療智能化進程正在以前所未有的速度極速狂飆。IDC發布的數據顯示，預計到2025年，全球人工智能應用市場總值將達1270億美元，其中醫療行業將占市場規模的五分之一。

新需求帶來新挑戰

聚焦影像數據的“存管用”

醫療影像的飛速發展，也為醫院的IT基礎設施建設提出了新的需求：

調閱性能和科研訪問要求高：單次檢查產生的影像文件數量增多，導致調閱等待時長顯著增加，降低了診斷效率，為了更高效、實時地調閱醫療影像文件，需要讀寫性能更高的存儲設備。

醫療影像數據指數級增長：數據要求留存15年或30年以上，醫療影像數據呈現指數級增長，醫療機構需要選擇分布式存儲來避免數據量顯著增加而導致的存儲難題。

數據共享，打通數據孤島：醫療機構的不同科室（如超聲科、放射科、心電圖室）和科研應用系統不再獨立，醫療機構面臨著數據共享難、數據遷移成本高和數據全生命周期管理等一系列難題。

AI就緒：AI訓練要求存儲所提供GPU服務器至少擁有40+Gbps的性能，比傳統HPC性能要求更高，存儲必須滿足先進AI工作負載的理想要求。

而在這些全新的挑戰中，每一條都指向影像數據存管用的問題，而如何解決這些面臨的難題和提升影像數據的利用效率，最終都將落實到存儲的選型與應用。

Dell PowerScale

為數據生命周期掃除障礙

在人工智能快速發展的時代，醫院信息化應用越來越復雜。如何將數據用好、存好、管好是所有醫療企業著力解決的難題。

面對醫療行業內日益顯著的存儲難題，Dell PowerScale則以持續的現代化創新，幫助醫療企業突破存儲瓶頸，加速釋放影像數據價值。

Dell PowerScale所提供的全閃/混閃/歸檔三大系列，能夠有效解決PACS存儲容量和I/O性能無法滿足醫療業務發展的問題，實現PACS醫學影像資料瞬時調用速度。

PowerScale支持自動分層，可根據數據類型將不同生命周期階段的影像數據自動存放在相對合適的存儲系統上：

需要即時調取的在線PACS影像數據將被保存在全閃存儲上，滿足極致I/O性能需求；

而對于患者已經出院或超過180天再次訪問幾率很低的影像數據，則將其存儲到成本更為友好的大容量存儲資源池內。

憑借強大的I/O性能和靈活的自動分層技術，PowerScale得到了醫療行業的廣泛青睞。例如某大型三甲醫院采用戴爾科技三級存儲組合方案，選擇了PowerScale F600全閃節點、H500混合節點、PowerVault ME4084產品組合，采用數據自動分層的技術一并解決影像資料調閱速度（3-5秒內就能調閱到2000張圖片）和生命周期管理問題（10PB容量分3級使用）。

值得一提的是，PowerScale存儲具備極高的數據安全性和擴展性，它提供多級容錯機制，防止多塊盤或多個節點同時損壞而帶來的業務中斷和數據丟失。PowerScale還能在1分鐘內完成在線擴容，實現容量和性能的同步增長，這對醫療影像系統而言至關重要。

PowerScale數據湖

助力醫研一體化建設

隨著醫學成像技術的進步和普及，其產生的海量醫療影像數據成為醫療企業寶貴的財產。

為了深入挖掘和分析這些醫療數據的價值，大數據分析和人工智能技術在醫學科研實踐中發揮著越來越重要的作用。而基于PowerScale構建的分層數據湖同樣在數據管理方面能夠給企業帶來更大的價值。

例如，某大型三甲醫院規劃醫研一體化大數據科研平臺，戴爾科技為該醫院設計構建了一套覆蓋計算、存儲、管理、網絡四位一體的AI和HPC融合系統（包含PowerEdge 服務器、PowerScale存儲、S5232F交換機和HPC集群調度管理軟件等）。

其中PowerScale F系列高性能存儲容量為2PB，H系列大容量存儲容量為8PB，支持GPU和CPU服務器峰值計算能力達到2萬億次/秒。

這套設計方案滿足了醫院對現有AI、組學分析需求，并為未來人工智能訓練打好基礎，在幫助醫院打好醫、研、教、管一體平臺基礎的同時，PowerScale數據湖的設計也為數據資產的長期保護提供了強有力的保證。

PowerScale加ECS實現的數據湖自動分層架構，能夠滿足性能、成本和數據生命周期管理在內的全部要求，使得傳統備份解決方案無法實現PB級數據的備份和容災保護的問題迎刃而解。

按照設計，該科研平臺為生物醫學大數據中心提供了日處理1500例樣本的數據分析能力，將其總體科學計算能力提升了6-9倍，計算服務和數據管理涵蓋了生物研究的整個生命周期，研發費用大幅降低。

PowerScale持續升級

加速醫療AI創新

Dell PowerScale存儲不僅能為數據資產提供歸檔、容災、離線保存等多種級別保護服務，更能滿足AI訓練、組學分析，蛋白分析等應用的性能和容量需求，同時支持多模態AI訓練這一類苛刻性能要求的工作負載，滿足醫、教、研、管全部應用平臺的需要。

作為全球首個通過英偉達DGX SuperPOD認證的以太網NAS存儲，PowerScale可與GPU直通，用戶無需安裝光纖通道或InfiniBand即可在本地處理高性能工作負載，從而更輕松地使用AI。

在如火如荼的AI年，PowerScale全面發力，一口氣推出了3款搭載NVME SSD的高性能型號：F210、F710和F910。它們均采用了PCIe Gen 5總線和Sapphire Rapids Intel CPU，以PowerEdge 16G服務器為基礎，運行OneFS操作系統，繼續支持從3個節點至252個節點的集群擴展。

而在諸多革新中尤其令人欣喜的是：F910的流媒體性能比F900提高了127%，并且比Azure NetApp Files的速度快六倍。

PowerScale F910和F710作為AI存儲的排頭兵，能夠完全滿足用戶對AI存儲的高性能和效率需求。除了AI訓練需要的高性能外，PowerScale技術上的領先優勢還可以從以下3個方面體現：

1客戶端訪問層

擁有高速以太網連接并支持NFS、SMB和HDFS等多種協議，并采用NVIDIA GPU Direct Storage和遠程直接內存訪問(RDMA)等尖端技術，加速在人工智能應用程序的GPU內存和存儲設備之間的直接數據傳輸，可確保從各種客戶端和工作負載無縫訪問非結構化數據。

2存儲節點層

通過最新的OneFS 9.8無縫集成卷管理、數據保護和分層功能，簡化了跨各種存儲類型的大數據量的管理，使用戶能夠輕松升級、擴展和遷移，確保文件系統智能高效，適應多樣化需求。

3PowerScale網絡層

該層提供客戶端和節點間以及各個節點之間的網絡元素，從而實現可擴展且高度可用的文件集群。隨著GPU的尺寸和需求的不斷增長，網絡也必須跟上GPU之間以及從服務器到存儲的數據流量。

網絡的作用至關重要，PowerScale即將提供200GbE以太網和HDR 200G InfiniBand可選方案，旨在提高連接性、加快數據訪問速度和實現更無縫的集群擴展。

這些基礎層構成了部署人工智能的基石，以靈活且“始終在線”的方式實現高性能數據攝取、處理和分析。

結 語

面向AI時代的醫療需求來勢兇猛，PowerScale作為首款獲得NIVIDA SuperPOD認證的以太網NAS存儲，一直致力于提供一套智能易用的AI存儲架構，幫助提高計算效率和實現存儲技術的端到端簡化，使得醫療行業的AI開發者可以將精力集中在更有價值的創新上，而非硬件和底層工程。