Репортаж от Wedoany，Компания NVIDIA разрабатывает GPU-чип для 6G-радио, чтобы заменить традиционные заказные полупроводники. Это последний шаг в рамках её стратегии AI-RAN. Производитель графических процессоров подтвердил изданию Light Reading, что его цель — войти в ключевой компонент сети радиодоступа — радиоблок (RU).
До нынешнего бума ИИ GPU от NVIDIA были почти неизвестны за пределами индустрии компьютерных игр. Их способность к параллельной обработке позже привлекла разработчиков искусственного интеллекта и превратила NVIDIA в самую дорогую компанию в мире. Генеральный директор Дженсен Хуан стремится внедрить чипы во всё больше областей. Совместно с тайваньской MediaTek компания разрабатывает ПК-чип, запуск которого запланирован на этот год. Кроме того, существуют GPU для автомобилей, роботов и превращения домов в мини-дата-центры. В рамках этой стратегии NVIDIA разрабатывает специализированный чип для 6G-радио.
Этот шаг знаменует собой значительный прогресс гиганта GPU в рамках стратегии AI-RAN. Ранее NVIDIA уже демонстрировала, как суперчип Grace Hopper может заменить заказные полупроводники в сетях радиодоступа. Grace Hopper и связанные с ним продукты возьмут на себя вычисления RAN в устройствах или серверах, то есть то, что в отрасли называют центральным блоком (CU) и распределённым блоком (DU). Радиоблоки, расположенные на антенных мачтах или крышах, представляют собой другую половину уравнения RAN.
В отличие от CU и DU, RU ранее не были целью NVIDIA или производителей универсальных процессоров. До того, как NVIDIA занялась RAN, Intel продвигала свои CPU как привлекательную альтернативу специализированным интегральным схемам (ASIC) для вычислений RAN. Эта предшественница виртуальной RAN теоретически позволяла телекоммуникационной отрасли использовать чипы, продаваемые более широкой аудитории, получая тем самым лучшую окупаемость инвестиций. Однако Intel подтвердила, что её новейший продукт для виртуальной RAN, Granite Rapids, не включает никаких компонентов RU, и у неё нет планов по разработке такого.
В сценариях Massive MIMO ситуация существенно изменилась. Это технология с большим количеством антенн, распространённая в современных более продвинутых 5G-радио. В этом сценарии функции первого уровня разделяются между DU и RU, при этом RU должен поддерживать формирование луча. Традиционный подход заключается во включении в RU ASIC для функций низкого физического уровня (low-PHY), таких как формирование луча. NVIDIA планирует заменить эти ASIC в RU на GPU.
NVIDIA в электронном письме заявила, что этот шаг необходим по мере усложнения RU. Базовое радио включает четыре передатчика и приёмника. 5G Advanced и 6G могут увеличить это число до 128, что потребует в 32 раза большей вычислительной мощности. В сверхмасштабных MIMO, развёрнутых в более высоких частотных диапазонах 6G, теперь даже можно представить RU, оснащённые до 1024 передатчиками и приёмниками. NVIDIA утверждает, что с внедрением сверхмасштабных MIMO, диапазона 7 ГГц и алгоритмов ИИ в 6G RU, GPU станут ключом к удовлетворению вычислительных потребностей.
Отсутствие чипа для RU может ограничить возможности NVIDIA в 5G и 6G. В Massive MIMO один и тот же поставщик полупроводников, как правило, обеспечивает связь первого уровня между DU и RU. Использование разных поставщиков требует от разработчиков программного обеспечения первого уровня работы с двумя независимыми платформами. Samsung, как поставщик, развернувший наибольшее количество продуктов виртуальной RAN, полагается на собственные ASIC для обработки low-PHY в своих RU, что компания подтвердила изданию Light Reading. В открытой RAN теоретически возможно соединять оборудование разных компаний через стандартизированные интерфейсы. Интерфейс 7.2x, определённый альянсом O-RAN (O-RAN Alliance), призван решить проблемы совместимости, и Intel утверждает, что производительность не зависит от использования одинаковых полупроводников в DU и RU. Однако, по словам анонимного эксперта по RAN, на практике это требует от разработчиков обеих сторон раскрытия строго охраняемых алгоритмов, чего они не хотят делать, отчасти потому, что почти никакие многопоставщиковые Massive MIMO не были коммерчески развёрнуты.
Предлагаемое NVIDIA решение направлено на изменение этой ситуации, предоставляя поставщикам более гибкую, программно-определяемую вычислительную платформу. Компания утверждает, что уже открыла двери для любого эксперта, знакомого с её программной платформой CUDA, которая насчитывает около 6 миллионов разработчиков. NVIDIA также разработала архитектуру вычислений RAN на базе CUDA под брендом Aerial, доступную для свободного использования всеми желающими.
Отрасль по-прежнему скептически относится к внедрению GPU в RAN, особенно в отношении энергопотребления. По некоторым оценкам, на RU приходится до 90% энергопотребления мобильной сети. NVIDIA и её союзники утверждают, что энергоёмкие GPU для дата-центров нельзя сравнивать с GPU, разрабатываемыми для RAN. Компания уже имеет встроенные системы, способные работать при уровне мощности ниже 100 Вт и температуре 100 градусов Цельсия. По словам одного источника, GPU, попадающие в RU, могут быть больше похожи на GPU, предназначенные для игр.
Отношения развития между Marvell и NVIDIA также привлекают внимание. В марте NVIDIA инвестировала 2 миллиарда долларов в Marvell, проявив при этом большой интерес к оптическому опыту последней. Marvell является поставщиком полупроводников для RAN для Samsung и Nokia, причём Nokia также получила 1 миллиард долларов инвестиций от NVIDIA и объявила о планах разработки совместимых с GPU продуктов RAN. В конце мая генеральный директор Marvell Мэттью Мерфи заявил во время телефонной конференции, что компания усилит существующий процессор базовых станций Octeon для прямой совместной работы с GPU NVIDIA, интегрируя ИИ и беспроводную инфраструктуру на единой программно-определяемой вычислительной платформе. Это намекает на то, что NVIDIA увидела привлекательность в использовании опыта Marvell в области RAN, подобно тому, как она опирается на MediaTek в области ПК.
Эксперты считают, что производительность универсальных чипов может отставать от заказных полупроводников. Однако разработка ASIC для RAN требует огромных инвестиций, и у этих чипов нет другой аудитории, кроме телекоммуникационных компаний. Согласно данным Omdia, в прошлом году мировые операторы потратили на продукты RAN всего 35 миллиардов долларов, что ниже 45 миллиардов долларов в 2022 году, и признаков восстановления не наблюдается. NVIDIA заявляет, что по мере того, как функции RU становятся всё более сложными и основанными на ИИ, экономический баланс сместится в сторону программируемых платформ, которые могут развиваться вместе с эволюцией стандартов и гибкими моделями развёртывания, а не фиксированных конструкций, оптимизированных для одной конфигурации. В условиях, когда такие компании, как Intel, не предлагают универсальных полупроводников для RU, NVIDIA может оказаться единственным выбором.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
