据登临科技 DenglinAI消息，苏州登临科技股份有限公司自主研发的GPU+架构，正以其卓越的性能与能效，为CT/超声辅助阅片等医疗影像应用提供坚实的国产算力底座，推动医疗诊断从“经验驱动”迈向“智能协同”。
GPU+架构：通用与高效的完美融合
登临科技的GPU+架构是一种创新的片内异构体系结构，兼具GPU的通用性与ASIC的高效率，能灵活适配从边缘到云端的全场景部署需求。其核心技术优势主要体现在以下四个方面：
1. 卓越能效比，降本增效的关键：该架构在典型AI场景的性能领先国际主流旗舰产品1.5-4.5倍，能效比达到竞品的3-5倍，有助于降低功耗与散热需求。
2. 高度生态兼容，降低迁移门槛：硬件原生兼容CUDA/OpenCL等现有软件生态，确保客户现有AI模型、开发工具链能无缝适配，节约移植成本和开发周期（883436）。
3. 强大算力与大显存支撑，应对复杂任务：登临纳适 系列加速卡提供从70 TOPS到560 TOPS的有效AI算力，以及8GB至128GB的大显存，可支撑高分辨率图像处理、像素级精准检测和毫秒级实时推理。
4. 全栈国产化与自主可控，保障供应链安全：核心IP全自研，已申请国内外知识产权200余项，产品支持多种操作系统并兼容国产CPU，实现从硬件到软件的全国产化。
深度赋能：GPU+架构解锁CT/超声辅助阅片新场景
基于GPU+架构，登临科技打造了覆盖云边端的解决方案，重点赋能三大核心场景：
一、多科室智能影像诊断：从“人工阅片”到“AI协同”
该方案支持心脏核磁、肺结节等多科室的3D检测分割算法。凭借大显存和高算力，可快速、精准分析医学影像，辅助医生决策，减少主观误差，并缓解医生工作疲劳。
二、超声视频实时分析：边缘计算，毫秒级响应
基于登临GPU+国产CPU的系统可优化超声视频/图像算法，实现实时检测与分类。例如，采用KS20 GPU（16G显存）的辅助诊断方案，处理超声视频流的时延可控制在100ms左右，满足临床实时性需求，并支持构建边缘侧小型化智能主机。
三、医疗影像算法生态适配：兼容主流工具链
登临GPU原生兼容CUDA/OpenCL生态，能够直接运行cuCIM、ITK、VTK、ASTRA Toolbox等医疗图像处理开源库，支持CT、超声、MRI等多模态影像的重建、分割、配准等核心任务，加速AI辅助诊断模型的开发与部署。
登临科技作为国内首个实现规模商业落地的GPU企业，正以其GPU+架构为核心，致力于成为AI产业化落地的关键算力基础设施提供者。
原文：GPU+架构：为CT/超声辅助阅片注入“中国芯”算力，驱动医疗诊断智能化革命（来源：登临科技 DenglinAI）
