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Swin Unet3D：结合Vision Transformer和卷积的三维医学图像分割网络
脑肿瘤语义分割在临床治疗中起着至关重要的作用，特别是对于临床中经常使用的三维（3D）磁共振成像（MRI）。自动分割脑肿瘤的三维结构可以帮助医生快速了解肿瘤的形状、大小等属性，从而提高术前规划的效率和手术的成功率。在过去的几十年里，三维卷积神经网络（CNN）一直主导着三维医学图像的自动分割方法，这些网络结构取得了良好的效果。然而为了减少神经网络参数的数量，从业者确保三维卷积操作中卷积核的大小一般不超过7×7×7，这也导致CNN无法学习长距离依赖信息。 Vision Transformer (ViT) 非常擅长学习图像中的长距离依赖信息，但它存在参数过多和缺乏归纳偏差来恢复短距离依赖信息的问题。这
使用Micron的NVME SSD
在比较UNET3D结果时，很明显，Micron 9550 SSD可以支持多个加速器的2.7至4倍，从而使Micron 9550 SSD特别适合于高需求AI应用。UNET3D基准测试结果受益于Micron 9550 SSD的并行处理能力的提高。这允许更快的培训时间和更有效的大型数据集处理，使其非常适合大规模的ML任务，实时数据处理以及高吞吐量至关重要的复杂模拟。Micron 6500离子SSD在支持较少的加速器的同时，在SSD容量最重要的情况下表现出色。UNET3D基准仍证明了微米6500 SSD在较小规模的AI项目中的有效性。
6550-ion-ssd-ai-checkpoint-unet3d-dlrm-技术简介。...
1. 有关此需求增长的更多详细信息，请参阅 goldmansachs.com 上的此页面。2. NVMe 电源状态限制 SSD 可以消耗的最大功率（实际功耗取决于多种因素）。要了解有关 NVMe 电源状态的更多信息，请参阅 nvmexpress.org 上的此页面。3. 有关检查点的更多信息，请参阅 restack.io 上的这篇文章。4. 有关 DLIO 和 Unet3D 的更多信息，请参阅 dlio-benchmark 网站上的此页面。5. 有关 DLRM 预处理的更多信息，请参阅 github.com 上的此页面。6. 与 Solidigm D5-P5336 进行了比较。这些比较使用了 6550 ION 发布时已发布来源中公开提供的竞争对手信息，其中 6550 ION 使用的最大功率为 20W，而 Solidigm D5-P5336 使用的最大功率为 25W，因此 6550 ION 的最大功耗最多可降低 20%。改进计算为 (SSD1 指标 / SSD 2 指标) - 1，以百分比表示。