Chọn kiến ​​trúc phù hợp cho bo mạch chủ nội soi vào năm 2026

Chẩn đoán-được hỗ trợ bởi AI không còn là mục tiêu theo đuổi có tầm nhìn xa trông rộng mà là một tiêu chuẩn được mong đợi, điều này làm thay đổi căn bản các yêu cầu phát triển hệ thống nội soi. Việc xác định-thời gian thực các polyp, tổn thương và mốc giải phẫu trong quá trình phẫu thuật hiện đã trở nên phổ biến và các bác sĩ phẫu thuật sử dụng các hệ thống như vậy nhanh chóng nhận thấy lợi ích, tuy nhiên câu hỏi đặt ra là bo mạch chủ nên tận dụng khả năng AI ở mức độ nào. Các nhà thiết kế phải xem xét ba cách tiếp cận riêng biệt liên quan đến một số khía cạnh chính bao gồm chi phí/hiệu suất, yêu cầu về độ trễ, ngân sách điện năng và sự phù hợp với hệ sinh thái trong khi mỗi phương pháp đều có ý nghĩa rõ ràng đối với ứng dụng mục tiêu và giá trị mà nó mang lại cho giải pháp camera nội soi y tế tổng thể. Sự lựa chọn trong số các tùy chọn này không hề đơn giản và có tầm quan trọng đáng kể đối với bất kỳ hệ thống nào muốn giới thiệu các công nghệ và khả năng đột phá của Camera nội soi y tế vào năm 2026 và hơn thế nữa. Với các thuật toán AI hiện đại như YOLOv11 mang lại độ chính xác trên 84% AP@50 để phát hiện nốt phúc mạc và độ chính xác phân loại 89% trong phẫu thuật nội soi, thời điểm không thể quan trọng hơn.

 

Con đường thứ nhất: SoC NPU tích hợp – Nhà vô địch về hiệu quả

Sự phát triển hứa hẹn nhất của phần cứng AI biên là nhúng các đơn vị xử lý thần kinh bên trong SoC. Rockchip RK3588 là một ví dụ tuyệt vời về hệ thống như vậy, chứa 4x A76, 4x A55 lõi và 6 TOPS NPU trên quy trình 8nm. Loại thứ hai được cho là đã được tối ưu hóa để thực hiện các hoạt động mạng thần kinh với các mảng tâm thu, cho phép đạt được hiệu quả sử dụng năng lượng tốt hơn ở mức độ lớn hơn GPU cho các hoạt động tương tự.

Từ quan điểm của một nhà thiết kế bo mạch chủ nội soi, tính năng hấp dẫn nhất của RK3588 là khả năng giảm 40% chi phí vật liệu và giảm 35% mức tiêu thụ điện năng so với các lựa chọn thay thế của Intel. Một bo mạch chủ XC3588H duy nhất có khả năng chạy mô hình phát hiện polyp YOLOv5s với độ trễ dưới 50ms, do đó đáp ứng yêu cầu 50-150ms cho nội soi dạ dày chẩn đoán.

Tuy nhiên, việc sử dụng NPU cho các ứng dụng hình ảnh y tế đặt ra một số thách thức về thiết kế. Trước hết, NPU thường chỉ cung cấp hỗ trợ hạn chế cho các toán tử lớp và kiến ​​trúc mô hình khác nhau. Điều này có thể trở thành vấn đề khi chuyển đổi các khung hiện có sang định dạng cụ thể của NPU. Đồng thời, mức độ trưởng thành của khung khác nhau giữa các nhà sản xuất NPU khác nhau và người ta có thể cần áp dụng các tối ưu hóa cụ thể để lượng tử hóa hoặc hợp nhất các hoạt động khi chuyển mô hình sang NPU. Việc không thể thực hiện một thao tác trên NPU có thể dẫn đến tình huống phải thực thi một mô hình trên CPU chính, điều này sẽ làm tăng thêm độ trễ không thể chấp nhận được cho quy trình chụp ảnh y tế.

Mô-đun Camera nội soi y tế dành cho hệ thống nội soi dạ dày với một bộ cấu trúc mô hình cố định để phát hiện polyp và mô tả rìa khối u là ứng cử viên sáng giá để triển khai giải pháp dựa trên NPU. Nó sẽ được hưởng lợi từ hiệu suất cao, mức tiêu thụ điện năng thấp và chi phí thấp của nền tảng như vậy. Ngoài ra, do xu hướng nội địa hóa chuỗi cung ứng thiết bị y tế, thiết kế dựa trên RK3588 sẽ trở nên hấp dẫn hơn đối với các nhà thiết kế và quản lý hệ thống y tế đang tìm cách giảm sự phụ thuộc vào các nhà sản xuất nước ngoài.

 

Con đường thứ hai: Giải pháp GPU – Công cụ linh hoạt

GPU có mục đích chung chắc chắn là lựa chọn phù hợp cho hầu hết các ứng dụng AI chứ không chỉ vì tính linh hoạt của chúng. GPU hiện đại cung cấp hàng chục nghìn lõi kiểu SIMD{2}}rất phù hợp với các loại toán ma trận bao gồm phần lớn CNN, Transformers và các hoạt động tính toán-dày đặc khác. Công cụ xung quanh thời gian chạy CUDA, TensorRT và ONNX cũng được thiết lập tốt hơn nhiều, giảm bớt gánh nặng tăng tốc suy luận AI trên các GPU này

Thị trường năm 2026 đưa ra một số tùy chọn CPU+GPU+Neural Engine trong lĩnh vực hình ảnh y tế. CPU Core Ultra Series 3 của Intel trên quy trình sản xuất Intel 18A bao gồm NPU 5 tích hợp với 50 TOPS sức mạnh xử lý thần kinh chuyên dụng cùng với đồ họa Xe3, cung cấp 180 TOPS cho tổng hiệu năng hệ thống. Advantech đã công bố một dòng bo mạch chủ hình ảnh y tế dựa trên nền tảng này, bao gồm các tùy chọn được tối ưu hóa cho các đường ống xử lý video nội soi hỗ trợ AI

Lợi ích chính của thiết kế dựa trên GPU{0}}là tính linh hoạt. Nó hỗ trợ phạm vi kiến ​​trúc mô hình rộng hơn nhiều mà không yêu cầu-tổng hợp lại hoặc cấu hình lại phần cứng so với mức mà một bộ tăng tốc chuyên dụng sẽ cho phép. Lợi ích này đặc biệt có giá trị đối với những ứng dụng khó xác định-ban đầu hoặc cần hỗ trợ khối lượng công việc không đồng nhất. Camera nội soi y tế cần thực hiện các loại chẩn đoán hình ảnh khác nhau trong các quy trình khác nhau – phân loại polyp đường tiêu hóa trong một trường hợp, xác định các nốt trong phẫu thuật nội soi ở một trường hợp khác và phân tích lề khối u trong quy trình tiết niệu ở trường hợp thứ ba – sẽ được hưởng lợi rất nhiều từ việc có thể chuyển đổi giữa các mô hình mà không cần thay đổi phần cứng.

Chi phí liên quan đến GPU có mục đích chung-cao hơn đáng kể so với các bộ tăng tốc chuyên dụng, cả về mức tiêu thụ điện năng và giá mua. Nguồn điện đặc biệt quan trọng đối với phần cứng hình ảnh y tế, đặc biệt đối với các ứng dụng di động hoặc xâm lấn tối thiểu phải hoạt động bằng pin. Chi phí mua lại cao hơn cũng có liên quan đến các nhà sản xuất thiết bị y tế, đặc biệt là những nhà sản xuất phải bán số lượng lớn sản phẩm của mình cho các bệnh viện cộng đồng và phòng khám phẫu thuật cấp cứu.

 

Đường dẫn thứ ba: Kiến trúc không đồng nhất FPGA+GPU – Chuyên gia hiệu suất

Giải pháp phức tạp nhất sử dụng mảng cổng lập trình được trường (FPGA) và bộ xử lý đồ họa (GPU) trong kiến ​​trúc không đồng nhất. Nó được triển khai trong các SoC thích ứng dòng Versal AI Edge của AMD dành cho các ứng dụng nội soi, được minh họa bằng máy nội soi dạ dày video chẩn đoán. Trong hệ thống này, độ trễ của một máy nội soi phạm vi GI duy nhất được chỉ định ở mức 50-150 ms trên mỗi khung hình để chụp, truyền, xử lý trước và hiển thị, với các yêu cầu tương tự đối với phạm vi video phẫu thuật nhưng nghiêm ngặt hơn đối với phẫu thuật bằng robot.

Các chức năng quan trọng về độ trễ như đọc cảm biến, xử lý trước miền pixel- và xử lý video theo thời gian thực được chuyển sang FPGA, trong khi khả năng tăng tốc suy luận AI và xử lý nâng cao hình ảnh nặng được xử lý bởi GPU. Cách tiếp cận như vậy mang lại khoảng trống hiệu suất cao hơn để duy trì độ trễ tổng thể dưới 50 mili giây và cho phép nội soi có sự hỗ trợ của-AI-theo thời gian thực với các mô hình chuyên sâu hơn mức có thể có trên một kiến ​​trúc đồng nhất.

Sự kết hợp giữa FPGA và GPU cũng có lợi cho các ứng dụng hình ảnh y tế-cao cấp, bao gồm cả nội soi video 4K3D và 8K, cũng như xử lý hình ảnh-thời gian thực đa phương thức và phân tích dựa trên AI{5}}. SoC thích ứng cung cấp hiệu suất và tính linh hoạt tốt hơn đáng kể so với ASSP cho các chức năng xử lý trước video trong khi tiêu thụ ít năng lượng hơn GPU trong các hoạt động tương đương. Hạn chế tiềm ẩn duy nhất của các kiến ​​trúc không đồng nhất là độ phức tạp và chi phí cao hơn liên quan đến việc phát triển FPGA, đòi hỏi chuyên môn thiết kế hiện khó tiếp cận hơn so với phát triển phần mềm AI. Do đó, việc cân nhắc chi phí và rủi ro chính đối với các nhà sản xuất thiết bị y tế bao gồm việc đánh giá xem liệu một ứng dụng lâm sàng nhất định có yêu cầu nâng cao hiệu suất của một kiến ​​trúc không đồng nhất hay không.

 

So sánh ba con đường: Một khuôn khổ có hệ thống

 

Kích thước	NPU SoC (RK3588)	GPU (Intel Core Ultra 3)	FPGA+GPU (AMD Versal)
Trị giá	Thấp (giảm 40% so với Intel)	Trung bình-Cao	Cao
Quyền lực	Thấp (giảm 35% so với Intel)	Trung bình-Cao	Trung bình
Độ trễ	<50ms typical	50-150 mili giây	<50ms deterministic
Tính linh hoạt	Hỗ trợ mô hình hạn chế	Hỗ trợ hệ sinh thái rộng lớn	Có thể cấu hình lại phần cứng
Sự trưởng thành của nhà phát triển	Đang phát triển,-phụ thuộc vào nhà cung cấp	Trưởng thành (CUDA, TensorRT)	Yêu cầu kỹ năng chuyên môn
Hỗ trợ người mẫu	Các nhà khai thác chính thống	Tất cả các toán tử	Có thể tùy chỉnh
Thời gian-tham gia-Thị trường	Nhanh	Nhanh	dài hơn

 

Sự lựa chọn giữa các tùy chọn phụ thuộc vào lớp ứng dụng. Đối với các trường hợp sử dụng mô-đun Camera nội soi y tế trong quy trình nội soi dạ dày chẩn đoán điển hình, trong đó YOLOv5s/YOLOv11m thực hiện phát hiện polyp tiêu chuẩn, đường dẫn NPU là giải pháp thích hợp nhất vì nó cho phép đảm bảo chi phí và mức tiêu thụ năng lượng trong khi đáp ứng giới hạn độ trễ 50-150 mili giây cho các quy trình chẩn đoán.

Đối với phẫu thuật nội soi ổ bụng, trong đó việc phát hiện các nốt phúc mạc quan trọng hơn và yêu cầu chạy các mô hình AI ở tốc độ 14 FPS trở lên và các mô hình này có thể thay đổi khi có bằng chứng khoa học mới, thì tùy chọn GPU sẽ phù hợp hơn. Nó cho phép cập nhật các thuật toán mà không cần thay đổi phần cứng trong khi vẫn duy trì mức hiệu suất cần thiết để bác sĩ phẫu thuật có thể xem lớp phủ phát hiện trong thời gian thực mà không bị trễ.

Đối với-hệ thống phẫu thuật thế hệ tiếp theo sử dụng các phương thức 4K, 3D hoặc 8K sẽ chạy hàng chục mô hình AI khác nhau cùng lúc để phát hiện, phân loại, đánh giá biên, tưới máu, v.v., chỉ tùy chọn FPGA+GPU mới cung cấp khoảng trống cần thiết và hiệu suất xác định. Đây là lựa chọn khả thi duy nhất dành cho những tổ chức y tế có tầm nhìn-tương lai muốn thiết kế hệ thống của họ dựa trên những công nghệ mới nhất và không bỏ lỡ bất kỳ đổi mới nào.

 

Khả năng "Cập nhật nóng" của mô hình

Một sự cân nhắc về mặt kiến ​​trúc xuyên suốt cả ba cách tiếp cận có liên quan đến việc nâng cấp mô hình. Quy trình công việc lâm sàng có các vòng phản hồi rất ngắn đòi hỏi phải cải tiến liên tục các quy trình sàng lọc (ví dụ: hướng dẫn mới về sàng lọc ung thư đại trực tràng), tiêu chí phân loại nốt hoặc kỹ thuật phẫu thuật. Kiến trúc bo mạch chủ sẽ cho phép "cập nhật nóng" mô hình để đáp ứng các yêu cầu khác nhau của các khoa lâm sàng khác nhau.

Trong thực tế, điều này thường có nghĩa là chuyển sang thời gian chạy AI mô-đun cho phép hoán đổi các công cụ suy luận khác nhau ở cấp ứng dụng mà không yêu cầu khởi động lại hoàn toàn mô-đun Camera nội soi y tế. Con đường NPU sẽ là thách thức lớn nhất từ ​​góc độ này do thiếu chuỗi công cụ tiêu chuẩn; Về mặt này, đường dẫn GPU là linh hoạt nhất nhờ có ONNX Runtime và TensorRT.

 

Ngưỡng AI: Tại sao năm 2026 lại quan trọng

Thời điểm đưa ra quyết định này là phù hợp. Vào năm 2026, việc lặp lại mô hình AI đã đạt đến mức khả thi về mặt lâm sàng. Lần đầu tiên, cả tính năng phát hiện nốt phúc mạc (YOLOv11l AP@50=0.846) và phân loại lành tính/ác tính (YOLOv11l AP@50=0.835) đều đạt trên 83% diện tích dưới đường cong, trong đó so sánh với máy-con người đạt được độ chính xác nhận dạng 89,47%. AI nội soi đã bước vào lĩnh vực ứng dụng thực tế.

Đồng thời, hệ sinh thái nhóm chip cũng đã đạt đến mức trưởng thành. Intel không chỉ công bố xác thực quy trình 18A thông qua lõi ultra series 3 mà hoạt động R&D về SoC thích ứng cũng đã bắt đầu trong kịch bản nội soi của AMD. Có ba cách để chọn - điều quan trọng là liệu mỗi giải pháp có thể đáp ứng các nhu cầu lâm sàng, thương mại và quy định của máy nội soi hay không.

 

Kết luận: Con đường đúng đắn cho ứng dụng phù hợp

Không có kiến ​​trúc lý tưởng để thực hiện suy luận trí tuệ nhân tạo (AI) trên bo mạch chủ máy nội soi. Đường dẫn NPU có hiệu quả về mặt chi phí và phù hợp để sản xuất số lượng lớn-với nhu cầu mô hình ổn định. Con đường GPU linh hoạt hơn và có phổ ứng dụng rộng hơn, với khả năng cập nhật thuật toán. Đường dẫn FPGA + GPU là mạnh mẽ nhất, cho phép thực hiện các ứng dụng phức tạp và đòi hỏi hiệu năng cao.

Đối với các nhà thiết kế hệ thống mô-đun Camera nội soi y tế vào năm 2026, sự lựa chọn không phải là kiến ​​trúc nào là tốt nhất mà là vấn đề cụ thể mà họ phải giải quyết. Ba con đường được mô tả có liên quan trong các bối cảnh khác nhau. Trong lĩnh vực nội soi y tế, có ba lựa chọn mở ra con đường giải quyết ba vấn đề khác nhau.

 

Khi nhà nghiên cứu nói rằng anh ta phải chọn kiến ​​trúc cho mô-đun Camera nội soi y tế, anh ta nhấn mạnh đến tình trạng hiện tại của các dự án như vậy. Khả năng xử lý AI của bo mạch chủ đã trở thành một lợi thế quan trọng trong việc lựa chọn giải pháp này thay vì giải pháp khác. Do đó, người thiết kế những thiết bị như vậy vào năm 2026 phải đối mặt với sự lựa chọn giữa ba phương án có sẵn và lựa chọn này mang tính quyết định cho những phát triển tiếp theo.