Aerial – NVIDIA 技術博客 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog 閱讀開發者創建的最新技術信息、頭條新聞 和內容。 Thu, 02 Jan 2025 09:35:50 +0000 zh-CN hourly 1 196178272 2024 年 NVIDIA 6G 開發者日的 5 大關鍵收獲 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/five-takeaways-from-nvidia-6g-developer-day-2024/ Wed, 18 Dec 2024 09:30:38 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=12495 Continued]]> 2024 年 NVIDIA 6G 開發者日讓 6G 研發社區成員共聚一堂 ，分享見解，并學習使用 NVIDIA 6G 研究工具的新方式。來自世界各地的 1,300 多名學術和行業研究人員參加了此次虛擬活動。會上，NVIDIA、ETH Zürich、Keysight、Northeastern University、Samsung、Softbank 和 University of Oulu 發表了演講。本文將探討本次活動的五個要點。 預計 6G 將駕 AI 浪潮，為消費者和企業釋放新的潛力，并改變電信基礎設施。這是 NVIDIA 高級副總裁 Ronnie Vasishta 發表的主題演講 的關鍵信息。隨著生成式 AI 和 AI 應用的采用率迅速增長，AI 增強型端點正在進行交互并在移動中做出決策，從而在電信網絡上產生大量語音、視頻、數據和 AI 流量。

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]]> 12495 AI-RAN 上線，為電信公司帶來新的 AI 機遇 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/ai-ran-goes-live-and-unlocks-a-new-ai-opportunity-for-telcos/ Tue, 12 Nov 2024 08:05:42 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=11867 Continued]]> AI 正在以新的方式改變行業、企業和消費者體驗。生成式 AI 模型正在轉向推理， 代理 AI 正在實現新的成果導向型工作流，而 物理 AI 則使攝像頭、機器人、無人機和汽車等終端能夠實時做出決策并進行交互。 所有這些用例的共同點是，需要普遍、可靠、安全和超快的連接。 電信網絡必須為這種新型 AI 流量做好準備，此類流量可以直接通過前向回傳無線接入網，也可以從公有云或私有云作為由企業應用生成的完全獨立的 AI 推理流量進行回傳。 本地無線基礎設施提供了處理 AI 推理的理想場所。這是一種新的電信網絡方法，即 AI-RAN 。 基于傳統 CPU 或 ASIC 的 RAN 系統專為 RAN 使用而設計，目前無法處理 AI 流量。AI-RAN 支持基于 GPU 的共同基礎設施，可同時運行無線和 AI 工作負載，從而將網絡從單一用途的基礎設施轉變為多用途的基礎設施，

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]]> 11867 將 AI-RAN 引入您附近的電信公司 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/bringing-ai-ran-to-a-telco-near-you/ Tue, 08 Oct 2024 07:54:36 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=11453 Continued]]> 生成式 AI 和 AI 智能體的推理將推動 AI 計算基礎設施從邊緣分配到中央云的需求。 IDC 預測 ，“商業 AI (消費者除外) 將為全球經濟貢獻 19.9 萬億美元，并占 GDP 的 3.5% 直到 2030 年。” 5G 網絡還必須不斷發展，以服務于新傳入的人工智能流量。在此過程中，電信公司有機會成為托管企業人工智能工作負載的本地人工智能計算基礎設施，獨立于網絡連接，同時滿足其數據隱私和主權要求。這是加速計算基礎設施的亮點所在，能夠加速無線電信號處理和人工智能工作負載。最重要的是，相同的計算基礎設施可用于處理人工智能和無線電接入網（RAN）服務。這種組合被電信行業稱為 AI-RAN 。 NVIDIA 正在推出 Aerial RAN Computer-1，這是全球首個 AI-RAN 部署平臺，可以在通用加速基礎設施上同時服務 AI 和 RAN 工作負載。

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]]> 11453 NVIDIA Aerial Omniverse 數字孿生助力打造新一代無線網絡 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/developing-next-gen-wireless-networks-with-nvidia-aerial-omniverse-digital-twin/ Tue, 24 Sep 2024 05:58:53 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=11353 Continued]]> 6G 之旅已經開始，為提供高性能、高效、彈性和適應性強的網絡基礎設施提供了機會。6G 網絡將比前代網絡復雜得多，并且將依賴于各種新技術，特別是人工智能（AI）和機器學習（ML）。 為了推進這些新技術并優化網絡性能和效率，我們需要一個無線網絡數字孿生平臺進行研究和開發。網絡數字孿生依賴于真實物理無線電環境中移動網絡的數字副本，如圖 1 所示。 NVIDIA Aerial Omniverse 數字孿生（AODT） 提供了一個網絡數字孿生平臺，可加速 6G 研發。AODT 利用關鍵的 NVIDIA 技術——包括 NVIDIA RTX GPU 的近實時光線追蹤功能和 NVIDIA Omniverse ——為無線網絡實現物理精準、高性能和模塊化的數字孿生平臺。 無線接入網（RAN）的研究和模擬通常可以細分為兩個主要領域： NVIDIA AODT 可以對整個 6G…

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]]> 11353 實時神經接收器推動 AI-RAN 創新 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/real-time-neural-receivers-drive-ai-ran-innovation/ Tue, 03 Sep 2024 04:55:23 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=11149 Continued]]> 當今的 5G New Radio (5G NR) 無線通信系統依靠高度優化的信號處理算法，在短短幾微秒內重建從雜信道觀察到的傳輸消息。這一非凡的成就是電信工程師和研究人員數十年不懈努力的成果，他們不斷改進信號處理算法，以滿足無線通信嚴苛的實時限制。 最初，一些算法因其在發現時過于復雜而被廣泛遺忘。Gallager 在 20 世紀 60 年代發現的低密度奇偶校驗（LDPC）代碼就是一個明顯的例子。David MacKay 在 20 世紀 90 年代重新發現了這些算法，現在它們已成為 5G NR 的支柱。這說明，即使是最好的算法也不切實際，除非它們滿足電信行業嚴格的計算和延遲要求。 無線通信領域的 AI 技術已經引起了學術界和行業研究人員的廣泛關注，如在《An Introduction to Deep Learning for the Physical Layer》和《An…

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]]> 11149 借助 AI-RAN 聯盟、3GPP 和 O-RAN 推動 6G 領域的 AI 驅動創新 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/boosting-ai-driven-innovation-in-6g-with-the-ai-ran-alliance-3gpp-and-o-ran/ Fri, 19 Jul 2024 08:05:05 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=11035 Continued]]> 隨著 5G 時代跨過長達十年的蜂窩通信時間框架的中點，6G 研發的步伐正在加快。在這篇博客文章中，我們重點介紹了 NVIDIA 如何在新興的 6G 領域發揮積極作用，推動行業創新并促進行業協作。 NVIDIA 不僅提供 AI 原生 6G 工具，還與合作伙伴和行業團體合作，以加速創新。如圖 1 所示，6G 創新工作利用基于 NVIDIA Aerial 平臺的 AI 原生工具，包括 NVIDIA Aerial CUDA 加速 RAN、NVIDIA Aerial Omniverse 數字孿生 和 NVIDIA Aerial AI 無線電框架，以及在基于 GPU-based 平臺上的加速計算。 同樣，NVIDIA 正在與合作伙伴和更廣泛的電信生態系統（包括 AI-RAN 聯盟、3GPP 和 O-RAN）合作，推動由人工智能/機器學習支持的創新，這些創新將改變 6G 時代的需求和機遇。

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]]> 11035 借助 NVIDIA Aerial CUDA 加速 RAN，增強 5G/6G 的 DU 性能和工作負載整合 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/enhanced-du-performance-and-workload-consolidation-for-5g-6g-with-aerial-cuda-accelerated-ran/ Mon, 22 Apr 2024 05:06:24 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=9650 Continued]]> Aerial CUDA 加速無線電接入網 (RAN) 可加速電信工作負載，使用 CPU、GPU 和 DPU 在云原生加速計算平臺上提供更高水平的頻譜效率 (SE)。 適用于 Aerial 的 NVIDIA MGX GH200 基于先進的 NVIDIA Grace Hopper 超級芯片和 NVIDIA Bluefield-3 DPU 構建，旨在加速 5G 端到端無線網絡： 這種全棧加速方法可提供領先的性能和頻譜效率，同時降低總擁有成本 (TCO)，并為更好的資產回報 (ROA) 開辟新的盈利機會。 NVIDIA 6G Research Cloud 平臺中提供了 Aerial CUDA 加速的 RAN 軟件堆棧。 電信公司已投入數十億資金購買 4G/5G 頻譜，預計他們將再次投入購買 6G 頻譜，以滿足日益增長的移動用戶需求。 該生態系統包括芯片制造商、

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]]> 9650 借助 NVIDIA 6G 開發者計劃加速無線通信的未來 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/accelerating-future-of-wireless-communication-with-nvidia-6g-developer-program/ Wed, 20 Mar 2024 05:52:32 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=9338 Continued]]> 6G 將首次實現電信網絡 AI 原生。為了開發 6G 技術，電信行業需要一種全新的研究方法。 隨著 6G 技術的出現，無線通信領域正處于重大變革的邊緣。6G 是即將推出的第六代無線網絡，有望提供超高性能的互連，即使在多樣化的移動性、超高密度和動態環境等嚴苛場景下也是如此。 6G 的主要驅動應用包括交付全球規模的生成式 AI 應用、智慧城市、智能工廠、無人駕駛飛行器、沉浸式通信服務和多維感知服務。 為了加速 6G 技術的發展，NVIDIA 推出了 NVIDIA 6G 開發者計劃。該計劃旨在普及對 AI/ML 工具、射頻模擬環境、加速計算基礎設施和全套軟件定義的端到端網絡功能的訪問。其目標是使 6G 無線研究人員能夠在新的水平上進行前沿研究，以便在 6G 的關鍵領域獲得早期的想法。 NVIDIA 6G 開發者計劃包括一個名為 NVIDIA Aerial Omniverse…

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]]> 9338 構建軟件定義、高性能和高效的 vRAN 需要可編程的內聯加速 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/building-software-defined-high-performance-and-efficient-vran-requires-programmable-inline-acceleration/ Mon, 02 Oct 2023 04:44:28 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=7960 Continued]]> 在 3GPP 第五代 (5G) 蜂窩標準中，第 1 層 (L1) 或物理層 (PHY) 是無線接入網 (RAN) 工作負載中計算密集程度最高的部分。它涉及一些非常復雜的數學運算，其中包含復雜的算法，例如信道估計和均衡、調制/解調和前向糾錯 (FEC).這些功能需要高計算密度，才能在不同的無線電條件下保持 5G 的低延遲要求和信號完整性。 傳統上，此層是使用專用硬件實現的，例如帶有數字信號處理 (DSP) 核心的專用集成電路 (ASIC).但是，這種方法有一些缺點，即無法擴展性能、硬件和軟件緊密合以及封閉的單一供應商解決方案。所有這些都導致部署和運行 RAN 的成本高昂。 為應對這些挑戰，該行業一直在向虛擬化 RAN (vRAN) 和開放 RAN (O-RAN) 架構轉變，使用基于 x86 CPU 的商用現成 (COTS) 服務器。人們期望這將降低成本，

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