NVIDIA SIONNA: 6G 物理層研究のためのオープンソース ライブラリ

Sionna? リンクレベル シミュレーション用の GPU アクセラレーション対応オープンソース ライブラリです。複雑な通信システム アーキテクチャの迅速なプロトタイプ作成を可能にし、6G シグナル処理における機械學習 の統合をネイティブにサポートします。

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主な機能

6G 研究のハードルを下げる

Sionna には、入念にテストされた幅広い最先端のアルゴリズムが実裝されており、ベンチマーク測定やエンドツーエンドの性能評価に使用できます。そのため、専門外であるコンポーネントの実裝に時間をかけることなく、本來の研究に集中し、効果と再現性を高めることができます。Sionna は、6G などの次世代通信システムの物理層研究に貢獻できるツールです。

5G、6G をはじめ、多數の通信方式に対応

NVIDIA は、5G および 6G の物理層研究のために、Sionna の開発、継続的な拡張、使用を推進しており、5G 準拠の LDPC (低密度パリティ検査) 符號や Polar 符號を用いた MU-MIMO (マルチユーザー MIMO) リンクレベル シミュレーション、3GPP TR38.901 チャネル モデル、OFDM (直交周波數分割多重方式)、チャネル推定など、サポート機能を増やしています。

モジュラー型、拡張性、スケーラビリティ

すべての構成要素は獨立したモジュールであるため、テスト、習得、ニーズに応じた変更なども簡単です。Sionna は、高レベルの Python API (アプリケーション プログラミング インターフェイス) により、複雑な通信システムを簡単にモデル化できるだけでなく、研究に適応できる高い柔軟性を持っています。また、TensorFlow をベースとしているため、複數の GPU で自動的にスケーリングできます。

研究をすばやく開始

Sionna 向けのドキュメントも充実し、多數のチュートリアルが用意されているため、すばやく使用を開始できます。Sionna は NVIDIA GPU を標準サポートしているため、非常に高速で、通信分野の機械學習研究に最適です。

メリット

Native AI Support

AI ネイティブ対応

Sionna は世界初の完全に微分可能なリンクレベル シミュレーターであるため、ニューラル ネットワークの統合が簡単です。

Integrated Research Platform

統合型の研究プラットフォーム

リンクレベルおよびチャネル シミュレーションの機能と機械學習および GPU のネイティブ サポートを組み合わせて利用できます。

Open Ecosystem

オープンソース

Sionna は Python をベースとしており、オープンソースでサードパーティからの貢獻も歓迎します。

リソース

NVIDIA から開発者向けの最新ニュースをお屆けします。

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