挑战
马萨诸塞州总医院的Athinoula A. Martinos 生物医学成像中心是致力于开发和应用先进生物医学成像技术的主要研究中心之一。

该中心的医学影像研究人员必须不断寻找新方法来利用 AI 算法来分析其影像系统生成的原始、未压缩数据。但是，由于每年有数百个受试者和数千次扫描，他们很难以经济实惠的方式捕获和存储大量原始图像数据，同时仍然能够快速访问数百名研究人员的 AI 计划的数据。

解决方案
2020 年，该中心聘请 Vast Data 来帮助加速和简化他们的医学影像研究。随着捕获和记录 MRI 和 PET 扫描数据的每一位的需求不断增长，它选择了Vast Data 的通用存储来帮助将它们转换为全闪存解决方案，从而淘汰以前的硬盘驱动器存储系统。

Vast Data 将低成本闪存、高效数据保护和数据缩减相结合，使该中心首次能够以经济实惠的方式部署数 PB 的全闪存存储。同时，Vast Data 的分解式共享一切 (DASE) 架构提供了支持 4 台 NVIDIA DGX-A100 服务器用于任何 GPU 深度学习和训练应用程序所需的可扩展性和性能。通过端到端连接计算和存储的高带宽、低延迟、支持 RDMA 的结构，该基础设施满足了研究人员永不满足的需求，他们希望访问整个图像目录，而无需移动或复制数据跨数据中心。

结果
Vast Data 的闪存经济性消除了传统存储解决方案中价格和性能之间的折衷。因此，该中心已开始战略转向全闪存通用存储，以存储现有研究数据以及最终添加的临床数据。这种横向扩展解决方案还消除了他们在使用以前的 HPC 存储技术时遇到的复杂性和操作难题。它提供全闪存、支持 RDMA 的并行文件系统的性能以及使用标准 NFS 协议的横向扩展 NAS 的管理简单性。

“ Vast 提供了一个全闪存解决方案，其成本不仅使我们能够升级到全闪存并消除我们的存储层，而且还为我们节省了足够的钱来支付更多 GPU 以加速我们的研究。这种结合使我们能够探索新的深度学习技术，这些技术在今天和未来几年都在图像重建、图像分析和图像分割方面解锁了宝贵的见解， ”Martinos 中心执行董事 Bruce Rosen 说。