NVIDIA 6G Geliştirici Günü 2024, 6G araştırma ve geliştirme topluluğunun üyelerini bir araya getirerek, NVIDIA’nın 6G araştırma araçlarıyla yeni etkileşim yollarını öğrenmelerini sağladı. Dünya genelinden 1,300’den fazla akademik ve endüstri araştırmacısının katıldığı sanal etkinlik, NVIDIA, ETH Zürich, Keysight, Northeastern University, Samsung, Softbank ve Oulu Üniversitesi’nden sunumlar içerdi. Bu yazıda etkinlikten çıkan beş önemli not ele alınacaktır.
1. 6G, AI-native Olacak ve AI-RAN Uygulamasını Benimseyecek
6G’nin, hem tüketiciler hem de işletmeler için yeni bir potansiyel açığa çıkaracağı ve telekomünikasyon altyapısını dönüştüreceği öngörülmektedir. Bu, NVIDIA’nın kıdemli başkan yardımcısı Ronnie Vasishta’nın sunduğu anahtar mesajıdır. Generatif AI ve AI uygulamalarının hızla benimsenmesiyle, AI destekli uç noktalar hareket halindeyken etkileşimde bulunmakta ve kararlar almakta, bu da telekomünikasyon ağı üzerinde büyük hacimlerde ses, video ve veri trafik oluşturmakta.
AI uygulamaları tarafından üretilen, çeşitli maliyet, enerji, gecikme, güvenilirlik, güvenlik ve veri egemenliği seviyelerine ihtiyaç duyan AI trafiğinin ortaya çıkması, telekomünikasyon altyapısı için yeni fırsatlar ve zorluklar sunmaktadır. Bu durum, altyapının AI-native olarak tasarlanması ve inşa edilmesi gerektiği anlamına gelmektedir.
Düzenleme etkinliği, AI-native 6G altyapısının stratejik ve teknik yönlerini ortaya koydu. Telekomünikasyon operatörleri, alt yapı verimliliğini artırmak istemekte; daha yüksek spektral verimlilik, kapasite ve veri hızı elde etme arayışındadırlar. Aynı zamanda, daha iyi monetizasyon ve yeni özellikler sunma esnekliğini artırarak yatırım geri dönüşlerini maksimize etmek hedefindedirler.
AI-RAN, AI-native altyapının faydalarından yararlanmanın bir yolunu sunmaktadır. AI-With-RAN ve AI-For-RAN uygulamaları iki ana başlıkta toplanabilir. AI-With-RAN, AI-RAN İttifakı’nın tanımladığı AI-on-RAN ve AI-and-RAN’ı kapsamaktadır. Bu, telekomünikasyon operatörlerinin tek amaçlı ağlardan çok amaçlı ağlara geçerek AI ve RAN iş yüklerini dinamik olarak çalıştırmalarına olanak tanımaktadır.
AI-For-RAN ile, RAN performansını artırmak için RAN’a özgü AI algoritmaları aynı altyapıda işletilmektedir. AI-RAN, telekomünikasyon endüstrisini devrim niteliğinde değiştirecek, yeni gelir akışlarını açarak generatif AI, robotik ve otomasyon araçları aracılığıyla geliştirilmiş deneyimler sunacaktır.
2. AI-RAN, Fiziksel Dünya için Üç Bilgisayar Problemini Modelliyor
AI-RAN, AI-native 6G’yi oluşturmak için bir teknoloji çerçevesidir ve AI’nın fiziksel dünya için çözümler geliştirme, simüle etme ve dağıtma konusundaki önemini modelleyen iyi bir örnektir. Bu, klasik üç bilgisayar problemine dayanmaktadır:
- Büyük veri yığınları kullanarak AI modelleri oluşturmak
- Özellikle yerel veriler için büyük ölçekli simülasyonlarla ağ davranışını test etmek ve geliştirmek
- Canlı bir ağı dağıtmak ve işletmek
6G için bu, 6G’ye yönelik AI modelleri oluşturmak, AI-native 6G’yi simüle etmek, modellemek ve geliştirmek, ve AI-native 6G’yi dağıtmak ve işletmek anlamına gelir.
NVIDIA AI Aerial, bu üç problemi çözmek için üç bileşen sunarak AI-RAN uygulamasını tanıtmıştır:
- NVIDIA Aerial AI Radyo Çerçeveleri, 6G algoritmaları geliştirmek ve eğitmek için tasarlanmıştır. Bu, NVIDIA DGX gibi veri merkezi ölçekli hesaplama platformları için uygundur.
- NVIDIA Aerial Omniverse Dijital İkizi (AODT), büyük şehir ölçeğinde simülasyonlar için doğru fiziksel özellikler ve yüksek doğruluk derecesine sahip simülasyonlar sağlar. 6G algoritmalarını simüle etmek ve iyileştirmek için işlev görür ve NVIDIA OVX sistemleri‘nde çalıştırılmaktadır.
- NVIDIA Aerial CUDA Hızlandırılmış RAN, taşıyıcı sınıfında, GPU hızlandırmalı, yazılım tanımlı vRAN’dır ve Aerial RAN Bilgisayar-1 platformunda servis sunar.
NVIDIA AI Aerial, algoritma geliştirme, sistem entegrasyonu, kıyaslama ve üretim düzeyinde entegrasyon için bir dizi araç sunmaktadır. 5G için tanıtılan bu araçlar, 5G geliştirmeleri için kullanılmakta ve 6G’ye geçişte yol göstermektedir.
3. GPU Tabanlı Hızlandırma, 6G Dağıtımı için En Uygun Çözümdür
6G AI-RAN, 5G’den başlayarak yazılım tanımlı, yüksek performanslı RAN’a geçişi sürdürecektir. COTS altyapısında çalışacak ve tamamen AI-native, O-RAN temelli olacak ve yapay zeka ile RAN iş yüklerini destekleyecek şekilde çok yönlü bir yapı sunacaktır. Bu çerçevede, 6G AI-RAN’ın dağıtımında yeni yöntemler gerekeceği açıktır.
Endüstrinin bu gereksinimlerini karşılamak için öne çıkan üç neden, GPU hızlandırmanın 6G dağıtımı için en iyi platform olduğudur. Bunlar:
- Yüksek veri akışını yönetebilir. GPU, çoklu veri akışlarını aynı anda işleyebilme yeteneği sayesinde çok yüksek bir veri akışı sunmaktadır. Bu, çok sayıda Fiziksel Kaynak Bloklarını (PRB) daha iyi kullanarak karmaşık algoritmalar için de etkilidir.
- Düşük gecikmeli ve gerçek zamanlı kritik iş yüklerini verimli bir şekilde çalıştırabilir. GPU’nun SIMT (tek komut, çoklu iş parçacığı) mimarisi, doğrusal cebir işlemleri için optimize edilmiştir. CUDA, fiziksel katman iş yüklerini etkin bir şekilde çalıştırmak için yazılım tanımlı dijital sinyal işleme makinelerini mümkün kılmaktadır.
- AI ve RAN için çok amaçlı bir platform sunmaktadır. GPU’lar, AI iş yükleri için sağladığı avantajlar sayesinde sürdürülebilir bir Gbps/watt enerji verimliliği sunmaktadır. Bununla ilgili daha fazla bilgi için, Kasım 2024’teki Softbank duyurusuna bakabilirsiniz: AI-RAN, yeni bir AI fırsatını açıyor.
NVIDIA Aerial CUDA Hızlandırılmış RAN, Aerial RAN Bilgisayar-1 üzerinde çalışan yüksek performanslı ve ölçeklenebilir bir GPU tabanlı çözüm sunmaktadır. Bu sistem, GPU hızlandırmalı birden çok hesaplama yapılandırmasında çalışacak şekilde optimize edilmiş bir dizi yazılım tanımlı RAN kütüphanesi (cuPHY, cuMAC, pyAerial) içermektedir.
Şekil 3, CPU, GPU ve NIC alt sistemleri arasında ölçeklendirmenin farklı stratejilerini vurgulamaktadır. Ayrıca veri hareketinin, senkronizasyonun ve yürütme yükünün minimize edilmesi, eşzamanlılık ve asenkronluğun maksimum düzeye çıkartılmasıyla da ilgili çeşitli araçlar sunmaktadır.
4. Dijital İkizler 6G AI-RAN için Olmazsa Olmazdır
NVIDIA GTC 2024’te NVIDIA CEO’su Jensen Huang, “Üretimin her şeyi dijital ikizlere sahip olacak” ifadesini kullandı. Uzun zamandır birçok endüstride gerçeklik kazanan bu durum, telekomünikasyonda da 6G’nin tasarlanması ve simülasyonunun ilk kez dijital ikiz üzerinden gerçekleştirileceğini göreceğiz.
Bu bağlamda, Bir RAN Dijital İkizi Oluşturma oturumu, NVIDIA Aerial Omniverse Dijital İkizi (AODT) kullanarak bir RAN dijital ikizinin nasıl inşa edileceğini ve bunun 6G için yeni AI teknikleri ve algoritmaları nasıl mümkün kıldığını araştırmıştır. AODT, 5G/6G için öncelikli sistem düzeyinde simülasyon platformudur ve NVIDIA Omniverse platformunun sunduğu zenginlikten faydalanmaktadır.
Keysight’in, AODT’yi RF Radyolokasyon Dijital İkizi Çözümü’nün bir parçası olarak nasıl kullandığını gösterdiği oturumda, 6G Geliştirici Spot I oturumu mevcuttu.
Her iki oturumda, fiziksel dünya unsurları (5G/6G RAN, kullanıcı cihazları ve radyo frekansı sinyalleri) ile dijital ikiz dünyasının (elektromanyetik motor, kullanıcı cihazları için hareketlilik modeli, coğrafi veriler, anten verileri ve kanal emülatörü) birleşimiyle bir RAN dijital ikizi oluşturma süreci gözler önüne serildi. Bu dijital ikiz, sistem performansını değerlendirmek ve makine öğrenimi tabanlı kablosuz iletişim algoritmalarını gerçek dünya koşullarında test etmek için bir araç haline gelir.
5. Endüstri, 6G AI-RAN için AI Eğitim Platformlarına İhtiyaç Duyuyor
AI, 6G tasarım ve geliştirmesinde kritik bir rol oynarken, sektörün eğitim platformları ve test alanlarına ihtiyaç duyduğu ortaya çıkmaktadır. Bu tür bir platform, 6G AI/ML’yi simülasyondan gerçekliğe taşıma fırsatı sunar. Yerel AI araştırma alanları arasında dalga formu öğrenimi, MAC hızlandırma, yerel optimizasyonlar, beamforming, spektrum algılama ve anlamsal iletişim bulunmaktadır.
AI ve Radyo Çerçeveleri için 6G oturumu, NVIDIA Aerial AI Radyo Çerçeveleri ve pyAerial, Aerial Data Lake ve NVIDIA Sionna ile birlikte AI ve radyo çerçevelerinin 6G AR-GE’deki kullanımlarını incelemiştir.
- pyAerial, tasarımların simülasyondan gerçek zamanlı uygulamaya geçişinde kullanılabilecek fiziksel katman bileşenlerini içeren bir Python kütüphanesidir. Sinir ağı entegrasyonunun fiziksel katman pipeline’ına yerleştirilmesinde uçtan uca doğrulama sunarak, TensorFlow ve PyTorch simülasyon dünyasıyla gerçek zamanlı uygulama arasında köprü kurar.
- Aerial Data Lake, Aerial CUDA-Hızlandırılmış RAN üzerine inşa edilmiş vRAN ağlarından OTA radyo frekansı (RF) verisinin yakalanmasını destekleyen bir veri yakalama platformudur. Bir uygulama, uygulama tarafından toplandığı bir veritabanı, ve API’den oluşmaktadır.
- Sionna, bağlantı düzeyinde simülasyonlar için GPU hızlandırmalı açık kaynaklı bir kütüphanedir. Karmaşık iletişim sistemi mimarilerinin hızlı prototiplemesini sağlar ve 6G sinyal işlemede makine öğreniminin entegrasyonu için yerel destek sunar.
6G Araştırma Test Alanları Oluşturma oturumu, NVIDIA Aerial RAN CoLab (ARC-OTA) ile gerçek dünya testlerini ve performans ölçümlerini hızlandırmak için bir 6G araştırma test alanı oluşturma yollarını araştırmıştır.
Softbank, Samsung, Oulu Üniversitesi, Northeastern University (NEU) ve ETH Zurich, NVIDIA AI ve radyo çerçeveleri ile ARC-OTA’yı kullanarak 6G araştırmalarını hızlandırdıklarını gösteren projelerle ilgili sunumlar yapmışlardır (Tablo 1). Çoğunlukla, bu araştırma grupları kanal tahmini ve simülasyon ile gerçek dünya OTA arasındaki “gerçeklik boşluğunu” kapatma sorununa AI kullanımına odaklanmışlardır.
| Kuruluş | Projeler | Kullanılan NVIDIA Araçları |
| Samsung | AI kanal tahmini Laboratuvar ile alan yöntemleri Yerel optimizasyonlar Simülasyon ve gerçek dünya OTA arasındaki “gerçeklik boşluğunu” kapatma |
ARC-OTA, pyAerial, ADL, Sionna, SionnaRT, AODT |
| ETH | NN PUSCH Derin açılım için yineleyici dedektör-şifreleyici |
ARC-OTA, pyAerial, ADL, Sionna, SionnaRT, AODT |
| NEU | x5G 8 düğümlü ARC-OTA test alanı RIC ve gerçek zamanlı uygulamalar (dApp’ler) Açık Kaynak üzerine Dağıtım Otomasyonu O-RAN Akıllı Orkestre Edici |
ARC-OTA, pyAerial, ADL, Sionna, SionnaRT, AODT |
| Oulu Üniversitesi | Sub-THz | Sionna, ARC-OTA |
| Keysight | Ürün geliştirme: 6GAI destekli kanal modelleme; 6G uygulamaları için fiziksel dijital ikiz | AODT: GIS + hareketlilik modeli + RT |
| Softbank | AI-for-RAN projesi: ML kanal tahmini ve iç iç içe | ARC-OTA, pyAerial |
Gelecekte Neler Var?
6G Geliştirici Günü, 6G araştırma ve geliştirme topluluğu ile etkileşim kurabileceğiniz bir platform olup, NVIDIA etkinlik takvimindeki yerini almaya devam edecektir. Etkinlikte sunulan tüm oturumları NVIDIA 6G Geliştirici Günü listesi‘nden izleyebilirsiniz. Daha fazla bilgi için etkinlik SSS’sine başvurabilirsiniz: NVIDIA Aerial SSS. 6G araştırmacıları ile buluşmak ve etkileşim kurmak için NVIDIA 6G Geliştirici Programı’na katılın.