英伟达发布Holoscan 0.6，为医学成像新增Holoviz体三维渲染

　　英伟达的NVIDIA Holoscan是一个特定于医疗领域的AI计算平台，它提供了在边缘对流数据进行可扩展、软件定义、实时处理所需的全栈基础设施，可支持开发者将AI应用直接部署到临床环境中。

　　NVIDIA Holoscan的一个重要应用是结合XR设备，从而通过精确的数字孪生来进行医生培训或手术模拟。

　　日前，英伟达正式为NVIDIA Holoscan带来了0.6版本，从而帮助用户在构建AI Streaming传输解决方案时能够实现新的可扩展性，生产力和易用性水平。同时，为医学成像新增Holoviz体三维渲染，从而能够进一步提升医生培训或手术模拟的效果。

　　如前所述，NVIDIA Holoscan的一个重要应用是结合XR设备，并通过精确的数字孪生来进行医生培训或手术模拟。

　　例如，Magic Leap正在与英伟达合作，共同开发一种基于HoloScan的解决方案。团队希望将人工智能与真正的增强现实相结合，从而彻底改变医生培训和医疗成像可视化等等。其中，用户可以在Omniverse和Holoscan中可视化并与英伟达数字孪生进行交互，并通过精确的数字孪生模拟手术环境来帮助提高手术效率并缩短患者留在手术室内的时间。

　　对于NVIDIA Holoscan 0.6，团队增加了支持用户在构建AI Streaming解决方案时实现全新可扩展性，生产力和易用性水平的功能:

　　通过分布式计算架构实现边缘的可伸缩性

　　平台开发的可移植性、协作性和互操作性

　　先进的分析与数据帧流跟踪的最佳性能

　　可扩展性

　　对于工作负载繁重的开发者，Holoscan v0.6的多GPU，多节点支持带来了分布式计算。具体来说，你现在可以部署分布式应用程序，并在单个节点使用多个GPU来利用边缘的所有资源。或者，你可以通过优化的网络通信将单个Holoscan应用程序部署在单独的物理节点。

　　多GPU、多节点使传感器处理应用程序能够根据不断增长的计算需求进行扩展，并为您的设计提供更大的灵活性和可扩展性。对于用户来说，它为增强处理能力、并行处理、基于临界性分离工作负载、部署后扩展、容错性和可靠性提供了新的可能性。

　　可移植性、协作性和互操作性

　　如果你正在开发一个平台，而不是从零开始创建独立的产品，Holoscan v0.6提供了一组新功能，从而带来了易于集成的可扩展性和灵活性:

　　App packager：通过应用程序的简单容器化和部署授予可移植性，增强协作和对平台的贡献。

　　多后端：简化了从模型训练到AI应用程序构建的过渡，通过即插即用部署已经训练好的PyTorch模型。

　　Holoviz体三维渲染：提供内置的体三维渲染，以支持医学成像可视化。

　　先进分析与数据帧流跟踪

　　新版本包括一个数据帧流跟踪，它允许你通过数据帧跟踪来衡量性能，以便快速调整瓶颈。另外，新的多线程调度器允许应用程序并行运行操作符，从而优化系统资源的使用。

　　英伟达表示：“NVIDIA Holoscan 0.6的发布标志着边缘AI解决方案开发的一个重要里程碑，并提供了前所未有的可扩展性、灵活性和性能。凭借其广泛的应用和成功案例，Holoscan正在塑造边缘人工智能传感器处理的未来，并为全球各行业开辟新的可能性。”

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