在 AI 與先進 5G 和即將推出的 6G 技術融合的推動下，無線行業正處于轉型的邊緣，這些技術可為數十億 AI 驅動的端點提供無與倫比的速度、超低延遲和無縫連接。具體而言，6G 將采用 AI 原生技術，實現集成感知和通信，支持擴展現實和全息接口等沉浸式技術，并借助 AI 將網絡性能、頻譜效率和能效提升到新的水平。要充分發揮 AI 原生 5G 和 6G 無線網絡的潛力，需要在網絡設計、仿真、部署和測試方面采用創新方法。
在 NVIDIA GTC 2024 大會上，我們推出了 Aerial Omniverse 數字孿生 (AODT) ，這是一個使用 NVIDIA Omniverse 構建的 AI 原生數字孿生平臺，專為 5G 和 6G 無線系統的前沿研究和開發 (R&D) 而設計。
AODT 的主要特性包括：
- 在無抽象的情況下，模擬 5G/6G 網絡的實際物理 (PHY) 層和媒體訪問控制 (MAC) 層。
- 將高精度光線追蹤通道應用于 PHY 信號。
今年，我們宣布擴展 AODT 功能，增加新的功能增強功能和更廣泛的可訪問性選項。AODT 可作為筆記本電腦、服務器、公有云或 NVIDIA 云服務隨時隨地使用，使用戶能夠在不同的計算環境中無縫移動。開發者可以處理各種項目，無論他們需要小型單 GPU 計算能力，還是需要更大的多 GPU 計算支持。
AODT 無處不在
AODT 為開發者提供了靈活性和多種可訪問性選項，包括：
- 筆記本電腦：專為 6G 研究人員打造的經濟高效的解決方案，支持 NVIDIA GPU 和 cuOpt 等技術。
- 工作站：提供單 GPU 或雙 GPU 配置，支持 NVIDIA GPU。
- 服務器：配備多個 GPU，可提升性能。
- 公有云：支持 Azure 和 AWS 等主流平臺。
- NVIDIA 云服務：NVIDIA DGX 云 Serverless Inference 支持 AODT，支持通過 Web 門戶進行訪問 (參見圖 1)。
這樣做有助于營造更具包容性和動態性的創新環境，加速 AI 原生無線技術的開發和部署，鼓勵更具包容性和動態性的創新環境，加速 AI-native 無線技術的開發和部署。
| 筆記本電腦 ( NVIDIA RTX 3500 Ada 架構) | 工作站 (NVIDIA RTX 6000 Ada) | NVIDIA 云服務 | 服務器 ( NVIDIA RTX 6000 Ada 架構) | 公有云（NVIDIA L40 和 NVIDIA L40S） | |
|---|---|---|---|---|---|
| 仿真規模 | 最多 3 個 RU | 最多 9 個 RU | 最多 57 個 RU ( roadmap) | 最多 57 個 RU ( roadmap) | 最多 57 個 RU ( roadmap) |
| 系統設置 | 簡單 | 設備采購 | – 使用 Web 門戶立即訪問 – 無需安裝硬件和軟件 – 多 GPU (*roadmap) | – 設備采購 – 多 GPU (*roadmap) | – 無需安裝硬件 – 多 GPU (*roadmap) |
| 用例 | – 基本的 PHY 設計 – 生成小數據集 | – PHY 和基本 MAC 設計– Medium 數據集生成 | – PHY 和先進的 MAC 設計，支持快速模擬 | – PHY 和先進的 MAC 設計，支持快速模擬 – 大型數據集生成 | – PHY 和先進的 MAC 設計，支持快速模擬 – 大型數據集生成 |
借助 AODT 加速 AI 原生無線創新
AODT 通過提供無線電接入網 (RAN) 及其運行環境的高保真數字孿生來實現創新。該平臺為開發者提供了諸多優勢，包括：
- 加速先進 5G 和 6G 算法的商業化：數字孿生平臺與 NVIDIA Aerial CUDA 加速 RAN 緊密集成，加速了創新 AI/ML 算法的開發和測試。
- 提高計算速度：AODT 利用 NVIDIA RTX 技術 提供更快的 RF 模擬，實現大規模模擬或快速運行時間。
- 物理精準的建模 ：通過使用地理空間數據、實時網絡信息、對反射、傳輸、衍射和擴散進行詳細建模，AODT 產生的 RF 環境與真實世界非常相似。
- 模塊化架構：AODT 的模塊化設計與定義明確的 API 相結合，使生態系統合作伙伴能夠擴展其工具鏈，并在各種新用例中服務客戶。
- 合成數據生成：AODT 為仿真中衍生的所有結果提供 SQL 接口，并提供 H5 接口來直接轉儲波形。這有助于創建用于訓練、模擬和優化高級算法的數據集，從而增強網絡性能和用戶體驗。
在三臺計算機解決方案中對物理世界的 AI 進行建模
AODT 是 NVIDIA AI Aerial 平臺的一部分，該平臺提供完整的三臺計算機解決方案 (參見圖 2) ，以：
- 開發和訓練： 使用 NVIDIA Aerial AI Radio Frameworks 設計尖端算法并訓練 AI 模型。
- 仿真和微調：使用 Python 和 PyTorch 仿真復雜的網絡場景，在逼真且可重復的環境中測試和完善模型，并在各種通道條件下優化 GPU 和 DPU 的性能。
- 部署 ：在 NVIDIA 上部署經過訓練的模型 Aerial Commercial Test Bed ( ARC-OTA) 用于測試和驗證。開發者可以盡早捕獲現場行為，并提高用于訓練和調整算法的數據的質量和數量。
這種綜合全面的方法簡化了從初始開發到最終部署的整個流程，促進了面向 5G 和 6G 的 AI 原生無線網絡的創新并加速了其發展。NVIDIA AI Aerial 提供用于訓練、模擬和部署新的 AI/ML 創新的工具。它實現了跨越三臺計算機的數據循環，使開發者能夠突破無線通信的界限，最終實現更穩健、更高效的網絡。
使用 AODT 為開發者生態系統賦能
鑒于圖 3 所示的模塊化架構，AODT 已被各個生態系統合作伙伴集成，以加速新一代網絡的開發。
一些值得注意的合作伙伴包括：
亞馬遜
AWS 開發了一種能夠預測電信運營商射頻覆蓋范圍的解決方案。此解決方案利用 AODT 在 AWS 上構建完整的網絡數字孿生，并利用 Amazon SageMaker、Amazon RedShift 和 Amazon QuickSight。此集成在由 NVIDIA L40S 提供支持的 Amazon Elastic Cloud Compute (EC2) G6e 實例上經過驗證。這項技術使無線運營商能夠準確高效地設計、模擬和優化其網絡。該功能正在 AWS 展位 進行演示。
Amdocs
AODT 已集成到 Amdocs 網絡優化套件中，這是擴展的 Amdocs amAlz 套件的關鍵組件。這一增強功能引入了全面的模塊化網絡代理，使運營商能夠創建其網絡的數字孿生。這有助于運營商優化網絡規劃、簡化網絡部署以提高效率，并提供更好的客戶服務。Amdocs 在 NVIDIA GTC 2025 上宣布了新的產品擴展。
Ansys
該公司將其 Perceive EM 實時動態電磁波模擬求解器 API (基于物理光學) 集成到 AODT 平臺，作為 NVIDIA EM 求解器的替代求解器 (基于幾何光學) 。這使 AODT 平臺還能夠處理非通信用例，例如雷達或通信與雷達的混合。 作為 AODT 生態系統合作伙伴關系的一部分，Ansys 的客戶還可以使用 NVIDIA Aerial CUDA-Accelerated RAN 和 Aerial AI Radio Frameworks 進行 AI-native 無線網絡的研究和開發。有關 Ansys 集成工作的更多詳細信息，請參閱 其技術博客 。
是德科技
作為 Keysight Channel Studio 軟件套件的一部分，Keysight 推出了新的產品線，即 RF Raytracing 數字孿生解決方案 (RaySim) 。RaySim 利用 AODT 平臺，以高保真度對復雜 3D 環境中的無線部署場景進行建模。借助 NVIDIA GPUs 的強大計算能力，RaySim 可加速復雜的 RF 光線追蹤，提供專為 6G 研發定制的高精度、站點特定的通道模型。RaySim 結合 Keysight 的基站、用戶設備和信道模擬器，為新一代無線系統創建了全面的 Physical AI 測試環境。有關 Keysight RaySim 的更多詳細信息，請參閱其技術博客文章。
MathWorks
通過將 AODT 物理數字孿生與 MATLAB 建模和仿真功能相集成，MathWorks 用戶可以利用豐富的 MATLAB 算法庫進行無線通信，包括針對特定站點且物理屬性準確的光線追蹤通道模型，以便使用 AODT 進行算法設計。這些組合可實現準確的 5G 和 6G 模擬，同時縮短計算時間。閱讀 MathWorks 技術博客 ，了解有關集成的更多詳細信息。
VIAVI
VIAVI Solutions 正在通過與 AODT 集成來擴展其 TeraVM AI RAN 場景生成器 (AI RSG) 產品。 AI RSG 創建了一個 RAN 數字孿生，可在實驗室中復制真實條件，利用通過 Open RAN 接口獲得的數據來訓練 RIC 和 r/xApps。該集成可實現更逼真、更詳細的無線接入網 (RAN) 模擬，支持網絡設備制造商利用網絡數據和 AI/ML 來優化網絡運營。有關集成的詳細概述，請參閱 VIAVI Perspectives 博客。
結語
AI-native 無線網絡將在數字世界中設計，然后部署到物理世界中。NVIDIA Aerial Omniverse Digital Twin 是 NVIDIA AI Aerial 平臺的一部分，可在整個 RAN 上驗證和微調新的 AI 模型，然后再將其部署到生產網絡中。
AODT 的核心是使用物理精準的建模來提供真實網絡條件的高保真模擬。這可確保開發者能夠在開發周期初期在高度逼真的仿真環境中測試和優化其設計。其模塊化架構進一步提高了靈活性和可擴展性，使其能夠適應各種網絡設計和仿真需求。其跨平臺可用性使開發者能夠在不受硬件限制的情況下進行創新。
作為 NVIDIA AI Aerial 平臺的關鍵組件，AODT 還為 NVIDIA 三機解決方案提供了 AI 原生無線網絡的研發，為 AI-RAN 和 6G 鋪平道路。這種集成方法將訓練、模擬和部署連接到統一的工作流和數據流中，從而顯著加速開發過程。
在廣泛的合作伙伴生態系統的支持下，AODT 處于 AI 原生無線網絡開發的前沿。它能夠在理論設計和實際實施之間架起橋梁，由 NVIDIA AI Aerial 中的完全軟件定義和 NVIDIA CUDA 加速的 RAN 軟件提供支持，必將徹底改變無線技術發展的速度和效率。最終，AODT 不僅是一種工具，還是塑造 AI 原生 5G 和 6G 技術未來的驅動力。
開始使用
加入 NVIDIA 6G 開發者計劃 ，訪問 NVIDIA Aerial Omniverse 數字孿生。
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