面向医疗AI场景的H20显卡算力组网方案
摘要
随着精准医疗和智慧医疗的深入发展，人工智能（AI）技术，特别是深度学习，已成为推动医疗影像分析、基因组学研究、新药研发及临床决策支持等地方变革的核心引擎。医学影像数据的爆炸式增长（如CT、MRI、PET、病理切片等）、模型复杂度的持续提升（从2D CNN到3D-Transformer）以及临床应用对实时性的严苛要求，对底层计算基础设施提出了前所未有的挑战。传统的CPU集群或消费级GPU已无法满足大规模、高并发、低延迟的医疗AI计算需求。
NVIDIA H20 Tensor Core GPU，作为2022年推出，2025年7月15日解除禁售的专为大规模AI和HPC工作负载设计计算卡，凭借其庞大的显存容量（96GB HBM3）、高显存带宽（4.8TB/s）以及对新一代NVLink和NVSwitch技术的支持，为解决医疗AI领域的“显存墙”和“通信墙”瓶颈提供了理想的硬件基础。特别是在处理高分辨率3D医学影像（如512x512x512体素的CT/MRI数据）、超大尺寸数字病理切片（WSI）以及多模态融合模型（影像+文本+基因）时，H20的巨大显存优势能够显著减少数据切片和I/O开销，从而提升端到端处理效率。
本方案旨在设计一个基于NVIDIA H20 GPU的高性能、高可用、高安全、可扩展的医疗AI算力组网。方案将从硬件选型、网络拓扑、性能优化、场景适配、容灾合规等多个维度进行系统性阐述，并结合具体部署案例和性能基准测试，为医疗机构构建下一代AI基础设施提供一套完整、可行的技术蓝图。
核心设计目标：
- 极致性能： 充分释放H20 GPU的计算潜
