В частности, по слухам, которыми делится LightReading, в Nvidia работают над чипом для 6G. Ранее компания уже демонстрировала, как ее Grace Hopper (CPU+GPU) может заменить специализированные микросхемы, которые сейчас применяют глобальные вендоры в своих решениях. Поскольку микросхемы Nvidia обладают весьма высокой вычислительной мощностью, то, как ожидается, они смогут взять на себя едва ли не все вычислительные задачи, которые сейчас выполняются в CU, DU и RU.

Такой подход – продолжает и углубляет идеи Intel, которая ранее начала разговоры о «vRAN». Вот только если Intel не замахивалась на обработку также и данных RU в своем продукте Granite Rapids, то в Nvidia возможно захотят взять на себя буквально все вычислительные задачи радиоподсистемы телекома.

Почему это важно?

Дело в том, что в сетях 4G основные вычисления (обработка PHY – физического уровня) сосредоточены в DU. Но уже в 5G, если мы говорим о Massive MIMO (а кому нужен 5G без Massive MIMO) функции PHY разделены между DU и RU. И для их обработки некоторые вендоры уже попробовали включать ASIC в состав RU. Их, в теории, может заменить плюс-минус «типовой» GPU.

Если сейчас в ходовых RU встроено 4 передатчика и приемника (4T4R), то в 5G Advanced и 6G их количество может достигать 128, что потребует в 32 раза большую мощность вычислений. Massive MIMO – не предел, разработчики уже смотрят в сторону Ultra-MIMO, для реализации которой может потребоваться комплект из 1024 приемников и передатчиков. Не будем забывать и о необходимости поддержки работы алгоритмов ИИ на уровне RU – с учетом всех этих потребностей, графический процессор может рассматриваться как необходимый элемент для поддержки таких технологий.

Конечно, не все в отрасли уверены, что GPU так уж необходим в RU. В частности, эксперты напоминают о необходимости помнить об энергоэффективности. В Nvidia это учитывают – в линейке компании есть решения с разными потребностями в энергии, проще говоря, для RU можно сделать платформу менее жадную до энергии, чем те, что применяются в серверах ЦОД.

Интересно также, что Nvidia активно сотрудничает с Marvell, инвестировав в эту компанию $2 млрд. После этого особенно интересно было услышать заявление этой компании «Marvel модернизирует свои процессоры Octeon для базовых станций, чтобы они могли работать напрямую с графическими процессорами Nvidia, интегрируя искусственный интеллект с беспроводной инфраструктурой на единой программно-определяемой вычислительной платформе». Это, как декларируют в Marvell, позволит телеком-операторам одновременно запускать радионагрузки 5G и 6G, а также высокопроизводительные приложения ИИ на одном и том же оборудовании.

Таким образом, если слухи подтвердятся, мы возможно получим не чистую платформу Nvidia – новичка в радиооборудовании, а партнерский продукт (аналогично тому, как случилось с платформой для ПК, которую Nvidia создала в партнерстве с MediaTek).

Вендоры (и операторы) не очень довольны опытом использования ASIC в телеком-инфраструктуре. Спору нет, - специализированные решения весьма эффективны (инженеры рады), но с учетом не слишком гигантского сегмента телеком-оборудования, расходы на их разработку трудно окупить, а больше их негде применить (финансисты плачут). Другое дело, если можно будет получить мощное решение, которое во многом основано на уже отработанных технологиях, да еще с понятным фреймворком, каким является CUDA. К тому же подкупает программная-определяемость подхода, что обещает большую гибкость развертывания. Поскольку никаких «универсальных» микросхем для RU на сегодня никто не предлагает, включая Intel, Nvidia будет проще претендовать на этот рынок?

Впрочем, без конкуренции не обойдется. В Samsung сотрудничают с AMD в качестве чип-партнера и уже заявили о полной поддержке обработки L1 с использование телеком-процессоров Intel (Xeon 6 Granite Rapids) и ускорителей Lookaside. Кроме того, компания Samsung показала полную обработку L1 на процессорах AMD без использования выделенных ускорителей L1.

Очень интересная тема – стоит за ней последить.

--

теги: горизонты технологий мобильная связь AI-RAN 6G Nvidia vRAN шестое поколение

--