Nvidia pyrkii laajentamaan AI-RAN-strategiansa tukiaseman viimeiseenkin osaan. Light Readingin tietojen mukaan yhtiö kehittää ratkaisua, jossa 6G-radion beamforming- ja muut fyysisen kerroksen toiminnot ajettaisiin perinteisten ASIC-piirien sijaan GPU-suorittimilla.
Tähän asti Nvidian AI-RAN-strategia on keskittynyt radioverkon keskitettyihin laskentaosiin eli DU- ja CU-yksiköihin. Yhtiö on esitellyt ratkaisuja, joissa radioliikenteen käsittelyä voidaan ajaa GPU-pohjaisilla palvelinalustoilla perinteisten verkkoprosessorien sijaan.
Nyt Nvidia tähtää myös radioyksikköön eli RU:hun, joka sijaitsee mastossa tai tukiaseman katolla antennien yhteydessä. Light Readingin mukaan yhtiö kehittää ratkaisua, jolla radioyksiköiden nykyiset ASIC-piirit voitaisiin korvata ohjelmoitavilla GPU-suorittimilla.
Muutos liittyy erityisesti massiiviseen MIMO-tekniikkaan. Nykyisissä kehittyneissä 5G-radioissa osa fyysisen kerroksen laskennasta tehdään jo radioyksikössä, jotta esimerkiksi keilanmuodostus eli beamforming voidaan toteuttaa riittävän nopeasti. Tämä laskenta hoidetaan tyypillisesti tarkoitukseen suunnitelluilla ASIC-piireillä.
Nvidian mukaan tulevat 5G Advanced- ja 6G-verkot kasvattavat laskentatarpeen aivan uudelle tasolle. Jos nykyisissä radioissa on tyypillisesti muutamia kymmeniä lähetys- ja vastaanottokanavia, tulevaisuuden ultra-MIMO-ratkaisuissa niitä voi olla satoja tai jopa yli tuhat. Samalla käyttöön tulee uusia tekoälypohjaisia radioalgoritmeja ja korkeampia taajuusalueita.
Yhtiön mukaan tällaisessa ympäristössä ohjelmoitavasta laskenta-alustasta voi tulla kiinteää ASIC-piiriä houkuttelevampi vaihtoehto. GPU:n etuna olisi mahdollisuus päivittää toimintoja ohjelmistolla ilman uuden piirin suunnittelua.
Ajatus ei kuitenkaan ole ongelmaton. Radioyksiköt muodostavat suuren osan mobiiliverkon energiankulutuksesta, ja GPU-suorittimet tunnetaan perinteisesti huomattavan suurista tehontarpeistaan. Useat alan asiantuntijat suhtautuvatkin epäillen siihen, voidaanko GPU koskaan saada yhtä energiatehokkaaksi kuin tiettyyn tehtävään optimoitu ASIC.
Nvidia torjuu kritiikin muistuttamalla, että radioverkkoihin suunnitellut ratkaisut olisivat hyvin erilaisia kuin tekoälydatakeskusten massiiviset GPU-kiihdyttimet. Yhtiö viittaa esimerkiksi autoihin ja robotiikkaan kehittämiinsä sulautettuihin järjestelmiin, joiden tehonkulutus jää alle sadan watin.
Kehityssuunta näkyy myös Nvidian suhteessa verkkopiirejä valmistavaan Marvell Technology. Marvell ilmoitti toukokuussa kehittävänsä Octeon-tukiasemaprosessoreitaan toimimaan suoraan yhdessä Nvidian GPU-suorittimien kanssa. Tavoitteena on alusta, jolla voidaan ajaa sekä mobiiliverkon radiofunktioita että tekoälysovelluksia samalla laitteistolla.
Varsinaista tuotetta Nvidia ei ole vielä julkistanut. Yhtiö kuitenkin arvioi, että ultra-MIMO, yli 7 gigahertsin taajuusalueet ja tekoälypohjaiset radioalgoritmit voivat tehdä GPU-pohjaisesta radioyksiköstä käytännössä välttämättömän osan tulevia 6G-verkkoja.
Jos visio toteutuu, kyse olisi merkittävästä muutoksesta tukiasemien arkkitehtuurissa. Samalla Nvidia laajentaisi vaikutusvaltansa datakeskuksista ja AI-palvelimista myös radioverkon kaikkein suorituskykykriittisimpään osaan.
Tekoäly siirtyy pilvestä koneisiin, kameroihin, antureihin ja robotteihin. Reunalla yksi laitteistoratkaisu ei kuitenkaan sovi kaikkeen, vaan suorituskyky on sovitettava mallin, datan ja käyttökohteen mukaan.
