NVIDIA ha evolucionado con los años de ser una empresa que diseñaba hardware gráfico para evolucionar a computación científica utilizando su base anterior y posteriormente a la inteligencia artificial. Esto les ha permitido alcanzar mercados más allá del gaming del que originalmente proceden con sus productos de hardware. Un ejemplo son sus ordenadores Clara AGX. ¿Qué son y para quienes están dirigidos?
El mercado de la computación médica es uno en los que NVIDIA ha crecido más durante los últimos años y donde sus avances en lo que a inteligencia artificial se refiere le han permitido convertirse en uno de los mayores proveedores tecnológicos en ese aspecto, siendo Clara AGX la apuesta de los de Jensen Huang en dicho mercado. Así pues se trata de una estación de trabajo diseñada para la computación científica, pero orientado especialmente al mercado más lucrativo y de mayor interés del mundo científico como lo es el de la medicina.
¿Qué es Clara AGX?
Clara AGX es un PC que combina los SoC NVIDIA Tegra con las tarjetas gráficas de la misma marca en una sola máquina. Por lo que desde cierto punto de vista son una adaptación a la computación médico de los Drive PX para vehículos autónomos.
Después del fiasco de los Tegra en el mercado de las tablets y los móviles de todos es sabido que decidieron orientarlos a otros mercados, en especial para aprovechar el viraje de los creadores de las GeForce hacía el mercado de la inteligencia artificial. Lo que les permitió poner el pie en dos industrias distintas de gran importancia. La primera de ellas es el creciente mercado de la conducción automática. La segunda, en cambio, tiene relación con el enorme mercado de la salud, lo cual incluye varias aplicaciones: desde la captura de información médica a través de la tomografía hasta la síntesis de proteínas para la creación de nuevos fármacos.
El cambio más importante que hizo NVIDIA en sus Tegra a partir de ese momento fue la inclusión de una interfaz PCI Express, esto les permitía conectar una tarjeta gráfica y optimizar el lanzamiento conjunto de ambas partes. Así pues, se aseguran de entregarle a sus plataformas como Clara AGX una capacidad de interacción entre ambas partes que no es posible en el PC, siendo la más relevante el uso de un espacio de memoria totalmente unificado en cuanto a direccionamiento. Es decir, 100% coherente.
¿Qué hay dentro de una unidad Clara AGX?
Cada una de las estaciones de trabajo Clara AGX se encuentra compuesta por los siguientes componentes:
- Un SoC NVIDIA Tegra de última generación. En la primera versión del Clara AGX era un Xavier, pero se ha actualizado a la arquitectura más reciente que es Orin.
- Una tarjeta gráfica NVIDIA orientada al mercado profesional. Actualmente, están utilizando las GPU NVIDIA Quadro RTX 6000 con arquitectura Turing, equivalente a una RTX 2080 Ti. En la actualidad ofrecen una A6000 con las mismas capacidades que una RTX 3090.
- Una tarjeta de red NVIDIA ConnectX con un SmartNIC, lo que le permite comunicarse con el resto de unidades. Dispone de dos puertos de red uno a 100 Gbps del tipo QSFP28 y otro RJ45 o Ethernet a 10 Gbps.
- Dos interfaces PCIe Gen 4 de 2 líneas cada una.
- 250 GB de almacenamiento en formato SSD NVMe
Pensado para IA y computación a tiempo real
Por otro lado, como muchos habréis deducido, el sistema operativo empleado en Clara AGX no es Windows, sino una distribución de GNU/Linux para ARM optimizada para su hardware y con librerías y aplicaciones altamente usados en la computación médica. Es por ello que el Clara AGX no es un PC convencional, sino más una estación de trabajo para la creación de aplicaciones médicas a tiempo real.
Pero, ¿qué significa tiempo real? Hace referencia a las aplicaciones donde las peticiones de interrupción a la CPU se ejecutan al tiempo en que se genera la interrupción. Por lo que la forma en que son gestionadas por el sistema operativo es distinta a como se hace tradicionalmente. Este cambio lo comparten con la plataforma Drive PX, donde la respuesta a tiempo a la información captada por los sensores y la interacción del usuario es crucial para la seguridad.
Aunque su mayor aplicación es aprovechar el hardware optimizado para inteligencia artificial de los actuales SoC Tegra y las GPU, en especial unidades como el NVDLA o los Tensor Cores, para el desarrollo de modelos y algoritmos de inteligencia artificial. El sistema además aporta una serie de aplicaciones y modelos previamente entrenados y con versiones de aplicaciones del mundo científico optimizadas para el hardware que integra Clara AGX por la propia NVIDIA.
¿Por qué es importante la IA en medicina?
El diagnóstico de enfermedades es realizado por los médicos a partir de una información basada en sí se presentan ciertos síntomas en el paciente. En algunos casos los síntomas se pueden leer a través de la información que se ha obtenido visualmente. Por ejemplo puede ser que algo que al paciente le parezca inocuo como una pequeña mancha en la piel indique algo más grave.
Una de las cosas con las que estamos entrenando los sistema de inteligencia artificial es a aprender a sacar conclusiones a partir de la información visual. Esto les permite predicciones a partir de un entrenamiento con las imágenes médicas y los algoritmos de inferencia acerca del estado de salud de los diferentes tejidos, los cuales habrán sido obtenidos a partir de diferentes dispositivos utilizados para el diagnóstico. En concreto NVIDIA ha orientado a su Clara AGX de cara al diagnóstico vía radiología, pero ha encontrado su uso en otras aplicaciones médicas como por ejemplo el estudio del desarrollo de los diferentes tumores.
Esto no supone que el Clara AGX acabe reemplazando a los profesionales de la salud, ya que la propia NVIDIA es la que deja bien claro que no se trata de un dispositivo para el diagnóstico de enfermedades y una gran herramienta a la clasificación de la información en forma de millones de datos que cada año llegan a un hospital o cualquier centro médico. De la misma manera, también se puede usar para otros campos de la investigación científica que se puedan beneficiar del ecosistema CUDA.