为患者护理实现个性化
提供加速的图形
数据包分析
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查看本参考设计文档，了解如何为 TigerGraph 加速图形分析实现余弦相似度，其在 HPE DL385 ProLiant 服务器上使用经过认证的 Alveo U50 加速卡运行。
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开始设计
通过 TigerGraph 从您的联网数据获得实时洞察信息。请在 Github 上试用我们的免费 Customer Journey/360 CosineSim 工具套件，启动设计。
个性化的患者护理、实时
说到患者护理，实时提供护理途径建议，对于实现更好的患者疗效至关重要。
想象一下，如果您能提供更好的患者体验，能以非常自然的对话语速提供深度见解，同时能使您的呼叫中心更高效，那将是什么情景。
TigerGraph 是世界上速度最快、可扩展程度最高的图形分析平台，可帮助您获得、分析并了解孤岛患者数据。
现在有了 Xilinx 加速，TigerGraph 可在几秒钟（而不是几分钟）内提供重症护理途径建议。
实时数据真实结果
在使用 TigerGraph 之前，识别患者相似性的唯一方法是登录 15 个不同的系统，并花费数小时甚至数天时间来确定个性化护理路径。
现在，仅需一键即可创建成员旅程的实时 360 度视图 —— 提升护理质量。
集成数百个数据集和管道，为每个成员提供统一视图，从而提升呼叫中心运营的生产力
实时寻找相似成员（少于 50 ms）
为相似成员提供护理方法建议
主要特性
TigerGraph 可帮助您在不影响性能的情况下，深入了解会员数据。TigerGraph 可轻松找到 20 个跳跃深度的相似点，甚至可以跨越不同的系统，而 Xilinx 加速则可在几秒钟内提供这些结果，允许您的代表为您的会员提供即时、准确的答案。
实时深度链接查询
设计差异化
- 本地化图形设计
- C++ 引擎，支持高性能
- 存储架构
优势
- 显示很难发现的模式
- 实时运行
- HTAP：事务处理 + 分析
处理海量数据
设计差异化
- 分布式 DB 架构
- 大规模并行处理
- 压缩的存储可减少内存占用和消息传递
优势
- 集成所有数据
- 自动分区
- 资源使用的弹性扩展
数据库内部分析
设计差异化
- GSQL：正在完成的高级语言
- 用户可扩展的图形算法库，在数据库中运行
- ACID (OLTP) 和累加器 (OLAP)
优势
- 避免传输数据
- 更丰富的图形环境
- 数据库中的机器学习
Cosine Similarity 算法演示
TigerGraph 的 Xilinx 余弦相似度算法通过识别和分析过去类似的患者来动态地为临床结果预测实现个性化，无需访问所提供的所有患者记录。
使用 Xilinx 解决方案，加载和分析 10 个以上跃点的太字节级数据只需几秒钟就能完成。
观看演示视频，了解更多！
TigerGraph 的图形分析平台
从会员数据中获得更深入、更广泛的洞察信息。比 CPU 速度快 300 倍。
使用 Xilinx 解决方案增强您的 TigerGraph 部署非常简单。只需在 HPE ProLiant DL385 上部署完全符合该应用的现有 Xilinx Alveo 加速卡，就能在 TigerGraph 上实现 300 倍的性能提升，与在 CPU 上运行相比，总体拥有成本锐降 95%。
与 CPU 相比，总体拥有成本锐降 95%
与 CPU 相比，性能提高 300 倍
您的工作是为患者提供帮助，不是编写代码。
随着随时准备进入预认证服务器的 HPE 参考设计的推出，所有工具、用户指南和安装提示都可以在 GitHub 上获取。
GitHub 上的 Customer Journey/360 Cosine Similarity 工具套件:
- GSQL 的自定义用户定义功能 (UDF) 插件
- C/C++、Python 和 Jupyter 笔记本
- Xilinx Vitis™ 开发流程
安装
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工具
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TigerGraph 图形分析可以在 HPE DL385 Gen 10+ 服务器上使用，最多可以使用 8 个 Alveo U50 加速卡。
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