Al Aerial 平臺解決方案組合賦能開發(fā)者推動 AI-RAN 與 6G 研究突破

電信行業(yè)正加速采用 AI 技術(shù)，以實現(xiàn)即使在信號強度不佳的條件下也能夠提供無縫連接，同時最大化可持續(xù)性與頻譜效率（單位帶寬內(nèi)可傳輸?shù)男畔⒘浚?/p>

AI-RAN 技術(shù)的進步為 AI 原生 6G 無線網(wǎng)絡(luò)奠定了基礎(chǔ)。這些網(wǎng)絡(luò)在設(shè)計之初就利用 AI 與加速計算技術(shù)進行構(gòu)建，以滿足數(shù)十億 AI 驅(qū)動設(shè)備、傳感器、機器人、攝像頭及自動駕駛汽車的連接需求。

為助力開發(fā)者與電信行業(yè)領(lǐng)先企業(yè)構(gòu)建 AI 原生 6G 無線網(wǎng)絡(luò)，NVIDIA 宣布為NVIDIA Aerial研究平臺擴展新的工具組合。

擴展后的解決方案組合包括：基于 NVIDIA DGX Cloud 的 Aerial Omniverse 數(shù)字孿生平臺、基于NVIDIA MGX的 Aerial 商用測試平臺、NVIDIA Sionna 1.0開源庫、NVIDIA Jetson加速計算平臺上的 Sionna 研究套件。

上述工具將加速 AI-RAN 與 6G 研究進程。目前，Amdocs、Ansys、Capgemini、DeepSig、富士通、是德科技、京瓷、MathWorks、聯(lián)發(fā)科、三星研究院、軟銀集團、VIAVI Solutions 等行業(yè)領(lǐng)先企業(yè)，以及美國東北大學、萊斯大學、得克薩斯大學奧斯汀分校、蘇黎世聯(lián)邦理工學院、弗勞恩霍夫電信研究所、海因里?！ず掌澭芯克℉HI）、新加坡科技設(shè)計大學、奧盧大學等全球 150 多所高校與科研機構(gòu)，已經(jīng)開始利用 NVIDIA Aerial 研究平臺開發(fā)、訓練、仿真與部署突破性 AI 原生無線創(chuàng)新技術(shù)。

支持研發(fā)全流程的新工具

Aerial 研究平臺為處于從早期實驗到商業(yè)部署各階段的開發(fā)者，提供了極高的靈活性與易用性，包括：

Aerial Omniverse 數(shù)字孿生（ADDT）平臺：可在物理精確的無線系統(tǒng)數(shù)字復刻環(huán)境中測試與優(yōu)化算法的仿真平臺，可以通過NVIDIA DGX Cloud訪問。開發(fā)者可在本地、筆記本電腦、公有云或NVIDIA云服務(wù)中無縫使用ADDT。

Aerial 商用測試平臺（ARC-OTA）：全棧式 AI-RAN 部署系統(tǒng)，支持開發(fā)者通過無線方式實時部署與測試新AI模型。該系統(tǒng)目前可以在 NVIDIA MGX 上使用，也可以通過包括 Supermicro 在內(nèi)的制造商獲取，或者通過 Sterling Skywave 以托管服務(wù)的形式提供。ARC-OTA 整合商用級 Aerial CUDA 加速 RAN 軟件、OpenAirInterface（OAI）開源 L2+ 與 5G 核心網(wǎng)，以及 WNC 和麗臺科技提供的 O-RAN 7.2 分頻開放射頻單元，構(gòu)建端到端 AI-RAN 商用測試系統(tǒng)。

Sionna 1.0：全球使用最廣泛的 GPU 加速開源通信系統(tǒng)研究庫，累計下載量超 135,000 次。最新版本新增高速射線追蹤無線電傳播模塊、靈活鏈路級仿真器及系統(tǒng)級仿真功能。

Sionna研究套件：基于 NVIDIA Jetson 平臺，集成 AI 與機器學習加速計算能力，以及 OAI 構(gòu)建的軟件定義 RAN。研究人員可連接 5G 設(shè)備，在數(shù)小時內(nèi)完成下一代無線網(wǎng)絡(luò) AI-RAN 算法的原型設(shè)計。

NVIDIA Aerial 研究生態(tài)推動 AI-RAN 與 6G

NVIDIA Aerial 研究平臺包含 NVIDIA 6G 開發(fā)者計劃——這一開放社區(qū)匯聚 2,000 多名成員，涵蓋技術(shù)企業(yè)、學術(shù)界、研究機構(gòu)與電信運營商等，共同利用 NVIDIA 技術(shù)推進 AI-RAN 與 6G 研究。

測試與仿真在開發(fā) AI 原生無線網(wǎng)絡(luò)中至關(guān)重要。Amdocs、Ansys、是德科技、MathWorks 與 VIAVI 等企業(yè)正通過 NVIDIA ADDT 增強其仿真解決方案；運營商則構(gòu)建無線接入網(wǎng)數(shù)字孿生，優(yōu)化動態(tài)流量場景下的性能表現(xiàn)。

世界移動通信大會（Mobile World Congress）上，AI-RAN 聯(lián)盟選用的 10 項演示中有 9 項基于 NVIDIA Aerial 研究平臺開發(fā)，并取得了突破性的進展。

軟銀集團和富士通展示了在無線信號較差的環(huán)境中，通過基于 AI 的上行鏈路信道插值技術(shù)，網(wǎng)絡(luò)吞吐量可提升高達 50%。

DeepSig 開發(fā) AI 原生無線接口 OmniPHY，消除了傳統(tǒng)的導頻開銷，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在某些場景下可實現(xiàn)高達 70% 的吞吐量提升。OmniPHY 借助 NVIDIA Aerial 平臺，將機器學習融入調(diào)制、接收與解調(diào)環(huán)節(jié)，優(yōu)化頻譜效率、降低功耗并提升無線網(wǎng)絡(luò)性能。

“AI 原生信號處理正在重塑無線網(wǎng)絡(luò)，并在實際應(yīng)用中取得了成果?！盌eepSig 聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CEO Jim Shea 表示，“通過將深度學習集成到無線接口，并利用 NVIDIA 工具，我們正重新定義 AI 原生無線網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計與構(gòu)建?！?/p>

除了 NVIDIA Aerial 研究平臺的系列工具外，開發(fā)者還可基于 CUDA 構(gòu)建的 NVIDIA CUDA-X 庫開放生態(tài)，開發(fā)性能大幅提升的應(yīng)用程序。