來自市場研究公司Omdia的最新報告寫到，英偉達（NVIDIA）正積極與電信業(yè)合作，打造基于人工智能（AI）的服務(wù)和解決方案，并構(gòu)建軟件定義的、加速的電信基礎(chǔ)設(shè)施。將AI與無線接入網(wǎng)（RAN）進行集成與融合是該旅程的一個關(guān)鍵方面。

在最近的GPU技術(shù)大會（GTC）上，英偉達發(fā)布了其6G研究云平臺（6G Research Cloud platform），這是一套用于評估和測試RAN的AI/機器學(xué)習(xí)（ML）算法和模型的綜合套件。Omdia資深首席分析師楊光指出，該研究平臺是英偉達在RAN領(lǐng)域擴展足跡的最新舉措，也可能是實現(xiàn)“AI for RAN”目標(biāo)的第一步。

英偉達積極與電信運營商合作

英偉達正在將其AI能力擴展到垂直領(lǐng)域，以利用AI平臺的強大功能和性能來加速這些行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。電信業(yè)是英偉達瞄準(zhǔn)的垂直領(lǐng)域之一，它打算從三個角度進行業(yè)務(wù)拓展：

·在可信電信基礎(chǔ)設(shè)施上構(gòu)建、開發(fā)和部署主權(quán)AI。

·通過生成式AI增強電信運營能力。

·推動RAN的性能（提升）和創(chuàng)新。

這家芯片巨頭在這所有三個領(lǐng)域都在積極與電信運營商合作。僅在今年的前兩個月，英偉達就已經(jīng)宣布了一系列與電信運營商和供應(yīng)商的合作伙伴關(guān)系或計劃，包括與Telenor Group、新加坡電信（Singtel）、 Indosat Ooredoo Hutchison等的合作。這些合作的重點是將英偉達的AI平臺推向企業(yè)市場，并支持電信運營商的內(nèi)部轉(zhuǎn)型。

英偉達還與諾基亞合作，改進cloud RAN解決方案以及進行AI-ready RAN的開發(fā)。另一項舉措是成立AI-RAN聯(lián)盟。該聯(lián)盟的創(chuàng)始成員包括AWS、Arm、DeepSig、愛立信、微軟、諾基亞、美國東北大學(xué)（Northeastern University）、英偉達、三星電子、軟銀和T-Mobile。這些成員公司和組織目前專注于三個主要研究和創(chuàng)新領(lǐng)域：

·AI and RAN：整合AI和RAN流程，更有效地利用基礎(chǔ)設(shè)施并產(chǎn)生新的AI驅(qū)動的收入機會。

·AI on RAN：通過RAN在網(wǎng)絡(luò)邊緣部署AI服務(wù)，以提高運營效率，并為移動用戶提供新服務(wù)。

·AI for RAN：通過AI提升RAN能力，提高頻譜效率。

在眼下的5G-Advanced和6G技術(shù)討論中，“AI for RAN”已經(jīng)是一個必不可少的話題。自R17于2020年第一季度啟動以來，3GPP已經(jīng)啟動了六個研究項目和工作項目，旨在對AI和無線接入技術(shù)進行整合，以增強RAN自動化和提高頻譜效率。英偉達一直在參與3GPP的5G-Advanced AI/ML討論，特別是與AI/ML通用框架和空口用例中AI/ML相關(guān)的討論。

“AI與通信的融合”也是ITU-R IMT-2030 (6G)框架定義的六種使用場景之一。AI/ML將成為未來6G系統(tǒng)的原生關(guān)鍵組件。然而，AI與RAN的融合，特別是AI與空口的融合，仍然面臨著挑戰(zhàn)。

英偉達6G研究云平臺是實現(xiàn)AI for RAN目標(biāo)的第一步

標(biāo)準(zhǔn)僅指定AI/ML功能之間必要的輸入/輸出/反饋信息。AI/ML算法和模型是特定實現(xiàn)的，不在標(biāo)準(zhǔn)化范圍之內(nèi)，但這些算法和模型將決定系統(tǒng)性能和用戶體驗。與此同時，電信運營商希望AI/ML算法和模型足夠透明和可解釋，以保證系統(tǒng)的可靠性、安全性和可管理性。

因此，對于AI時代的移動行業(yè)參與者來說，評估AI/ML算法和模型的性能并了解其行為變得至關(guān)重要。仿真和測試平臺是探索AI和RAN集成融合機遇和應(yīng)對挑戰(zhàn)的基本工具。

3月18日，英偉達在GTC 2024上發(fā)布了6G研究云平臺。其6G研究云平臺由三個基本要素組成：

·英偉達Aerial Omniverse Digital Twin for 6G：基于英偉達Omniverse平臺的系統(tǒng)級模擬器，使研究人員能夠基于特定站點的數(shù)據(jù)模擬和構(gòu)建基站算法，實時訓(xùn)練模型以提高傳輸效率，并在將算法部署到現(xiàn)網(wǎng)之前測試算法的系統(tǒng)級性能。

·英偉達Sionna Neural Radio Framework：用于基于AI/ML的無線模擬的鏈路級研究工具，集成了PyTorch和TensorFlow等流行的ML框架，利用英偉達GPU來生成和捕獲數(shù)據(jù)，并進行AI/ML模型的大規(guī)模訓(xùn)練。

·英偉達Aerial CUDA-Accelerated RAN：“軟件定義的全RAN堆?！保寡芯咳藛T能夠“實時定制、編程和測試6G網(wǎng)絡(luò)”，其中包括英偉達GPU加速的可互操作PHY和MAC層庫，可以通過AI組件輕松修改并進行無縫擴展。

楊光寫到，該平臺展示了AI-RAN時代的仿真和測試工具。GPU加速平臺可以支持具有物理精確模型的大規(guī)模仿真，以全面評估不同部署場景下的系統(tǒng)性能。內(nèi)置的ML框架可以原生支持AI算法與無線接入處理的集成?；跀?shù)字孿生平臺，移動行業(yè)參與者或許能夠開發(fā)創(chuàng)新的測試解決方案，幫助運營商了解RAN中AI算法和模型的行為，并優(yōu)化其配置。還可以基于這一云平臺即服務(wù)（as-a-service）的商業(yè)模式，促進研發(fā)，并加速基于AI的RAN的落地。

因此，英偉達6G研究云平臺可能是實現(xiàn)AI for RAN目標(biāo)的第一步。這種平臺將在5G-Advanced和6G技術(shù)的AI算法和模型的開發(fā)、評估和測試中發(fā)揮關(guān)鍵作用，值得運營商和供應(yīng)商社區(qū)的高度關(guān)注。