The Role of High-Performance GPU Resources in Large Language Model Based Radiology Imaging Diagnosis

📄 arXiv: 2509.16328v2 📥 PDF

作者: Jyun-Ping Kao

分类: q-bio.TO, cs.CL, eess.IV, physics.med-ph

发布日期: 2025-09-19 (更新: 2025-09-24)

💡 一句话要点

利用高性能GPU加速基于大语言模型的放射影像诊断

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 放射影像诊断 大语言模型 GPU加速 高性能计算 医疗AI

📋 核心要点

  1. 现有放射影像诊断依赖人工，效率低且易出错，大语言模型虽有潜力，但计算需求高昂。
  2. 论文核心在于利用高性能GPU的并行计算能力和高内存带宽，加速LLM在放射影像诊断中的推理过程。
  3. 实验表明，合适的GPU资源能显著降低推理时间，提高吞吐量，为临床应用奠定基础。

📝 摘要（中文）

大语言模型（LLM）正迅速应用于放射学领域，实现自动化的图像解读和报告生成任务。为了在临床实践中部署，需要高诊断准确率和低推理延迟，这反过来又需要强大的硬件支持。高性能图形处理器（GPU）为在影像数据上运行大型LLM提供了必要的计算和内存吞吐量。本文回顾了现代GPU架构（例如NVIDIA A100/H100、AMD Instinct MI250X/MI300）以及浮点吞吐量、内存带宽、VRAM容量等关键性能指标。展示了这些硬件能力如何影响放射学任务：例如，在CheXpert和MIMIC-CXR图像上生成报告或检测结果是计算密集型的，并受益于GPU并行性和张量核心加速。实证研究表明，使用适当的GPU资源可以减少推理时间并提高吞吐量。讨论了实际挑战，包括隐私、部署、成本、功耗和优化策略：混合精度、量化、压缩和多GPU扩展。最后，预测下一代功能（8位张量核心、增强的互连）将进一步实现本地和联邦放射学AI。推进GPU基础设施对于安全、高效的基于LLM的放射学诊断至关重要。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决将大型语言模型（LLM）应用于放射影像诊断时，由于计算量巨大导致的推理速度慢、效率低下的问题。现有方法难以在保证诊断准确率的同时，满足临床实践对低延迟的要求。

核心思路：论文的核心思路是利用高性能GPU的强大计算能力和高内存带宽，加速LLM在放射影像数据上的推理过程。通过GPU的并行计算能力，可以同时处理大量影像数据，从而显著降低推理时间。

技术框架：论文主要关注GPU硬件架构对放射影像诊断任务的影响，包括GPU型号（如NVIDIA A100/H100、AMD Instinct MI250X/MI300）和关键性能指标（如浮点吞吐量、内存带宽、VRAM容量）。论文分析了这些硬件特性如何影响报告生成和病灶检测等任务，并探讨了优化策略，如混合精度、量化、压缩和多GPU扩展。

关键创新：论文的关键创新在于将高性能GPU资源与LLM在放射影像诊断中的应用相结合，并系统地分析了不同GPU架构和优化策略对性能的影响。这为选择合适的硬件和优化方案提供了指导，从而加速了LLM在放射影像诊断中的实际应用。

关键设计：论文没有涉及具体的网络结构或损失函数设计，而是侧重于硬件层面的优化。关键设计包括选择合适的GPU型号以匹配LLM的计算需求，采用混合精度训练和量化等技术来降低模型大小和计算复杂度，以及利用多GPU扩展来进一步提高吞吐量。论文还讨论了隐私、部署、成本和功耗等实际挑战，并提出了相应的解决方案。

📊 实验亮点

论文通过实证研究表明，使用合适的GPU资源可以显著减少LLM在放射影像诊断中的推理时间并提高吞吐量。例如，在CheXpert和MIMIC-CXR数据集上，利用GPU并行性和张量核心加速，可以加速报告生成和病灶检测任务。具体的性能数据和提升幅度在论文中进行了详细的展示。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种放射影像诊断场景，例如肺部疾病筛查、肿瘤检测和骨骼损伤评估。通过加速LLM的推理过程，可以提高诊断效率，降低医疗成本，并为医生提供更准确的辅助诊断信息。未来，该技术有望实现远程诊断和个性化医疗，从而改善患者的治疗效果。

📄 摘要（原文）

Large-language models (LLMs) are rapidly being applied to radiology, enabling automated image interpretation and report generation tasks. Their deployment in clinical practice requires both high diagnostic accuracy and low inference latency, which in turn demands powerful hardware. High-performance graphical processing units (GPUs) provide the necessary compute and memory throughput to run large LLMs on imaging data. We review modern GPU architectures (e.g. NVIDIA A100/H100, AMD Instinct MI250X/MI300) and key performance metrics of floating-point throughput, memory bandwidth, VRAM capacity. We show how these hardware capabilities affect radiology tasks: for example, generating reports or detecting findings on CheXpert and MIMIC-CXR images is computationally intensive and benefits from GPU parallelism and tensor-core acceleration. Empirical studies indicate that using appropriate GPU resources can reduce inference time and improve throughput. We discuss practical challenges including privacy, deployment, cost, power and optimization strategies: mixed-precision, quantization, compression, and multi-GPU scaling. Finally, we anticipate that next-generation features (8-bit tensor cores, enhanced interconnect) will further enable on-premise and federated radiology AI. Advancing GPU infrastructure is essential for safe, efficient LLM-based radiology diagnostics.