Важная новость для глобального рынка RAN. Выясняется, что Nvidia работает над интеграцией своих графических процессоров (GPU) непосредственно в радиомодули (RU). До сих пор эта часть сети оставалась территорией специализированных чипов ASIC, но в Nvidia считают, что их время уходит.
Цепочка рассуждений у компании довольно длинная. Она констатирует, что в сетях радиодоступа растет вычислительная нагрузка. В базовых станциях LTE широко использовалась конфигурация 4T4R – четыре передатчика и четыре приемника. Современные системы Massive MIMO работают уже с конфигурациями 64T64R или 128T128R.
По оценке Nvidia, переход от 4T4R к 128T128R увеличивает требования к вычислениям на нижнем уровне физического слоя (low-PHY) примерно в 32 раза. В компании предполагают, что в сетях 6G будут применяться решения Ultra MIMO в конфигурации до 1024T1024R.
«По мере внедрения ultra-MIMO, диапазона 7 ГГц и алгоритмов ИИ в RU сетей 6G, GPU станут необходимыми для удовлетворения вычислительных требований», – говорят в Nvidia.
Чипмейкер предлагает использовать GPU непосредственно для выполнения части функций low-PHY – обработки сигналов, формирования луча и других задач. Сегодня с этим успешно справляются специализированные чипы, которые считаются эффективнее универсального CPU или GPU по соотношению производительности к потреблению. Однако статус-кво будет нарушен – из-за экономики.
Каждое поколение ASIC требует многолетней и дорогостоящей разработки. При этом решение должно окупаться исключительно на рынке RAN, объем которого составляет около $35 млрд. GPU же развиваются за счет гораздо более крупных рынков – ИИ, облачных вычислений, автомобилей, робототехники и потребительской электроники. Попросту говоря, разработка ASIC становится не по карману вендорам.
Тут, конечно, к предлагаемой модели возникают вопросы. К примеру, энергопотребление. RU – один из самых прожорливых элементов мобильной сети, на него приходится львиная доля энергопотребления базовой станции. Оно еще сильнее вырастет, если добавить в RU мощный GPU. К тому же графические процессоры – очень дорогое удовольствие, чтобы устанавливать их в RU.
Однако у Nvidia уже есть заготовленный ответ на эту очевидную критику. В компании утверждают, что будущий чип для RU будет ближе к встроенным вычислительным платформам для автомобилей и робототехники или к игровым видеокартам, чем к мощным серверным решениям, установленным в дата-центрах для обучения больших языковых моделей. В качестве аргумента приводится опыт создания систем, способных работать при энергопотреблении менее 100 Вт и температурах до 100 градусов Цельсия.
Иными словами, Nvidia намерена сделать для RU энергоэффективные чипы, хотя они могут и уступать ASIC в плане эффективности.
Если этот сценарий реализуется, последствия могут оказаться разрушительными для традиционной бизнес-модели крупных вендоров, которая строится вокруг специализированных чипов. Чем больше вычислительная платформа унифицируется, тем сильнее конкуренция смещается от «железа» к софту и экосистемам. Впрочем, полный отказ от ASIC все же выглядит маловероятным – гораздо более реалистичным сценарием представляются гибридные архитектуры.
Почему модель Nvidia потенциально может оказаться жизнеспособной, более или менее понятно. Гораздо интереснее другой вопрос: зачем этот небольшой сегмент нужен самой Nvidia? Рынок радиомодулей слишком мал, чтобы объяснить интерес компании исключительно продажей еще одного типа чипов.
Не исключено, что RU рассматривается как еще один шаг к построению единой вычислительной платформы – от облака до радиодоступа. Nvidia уже несколько лет продвигает концепцию AI-RAN и стремится распространить свою экосистему на телеком-инфраструктуру. В такой архитектуре ресурсы сети начинают использоваться не только для связи, но и для ИИ-задач. В этом случае оператор получает распределенную вычислительную платформу, а Nvidia – инфраструктуру, привязанную к ее экосистеме и среде разработки CUDA.
Цепочка рассуждений у компании довольно длинная. Она констатирует, что в сетях радиодоступа растет вычислительная нагрузка. В базовых станциях LTE широко использовалась конфигурация 4T4R – четыре передатчика и четыре приемника. Современные системы Massive MIMO работают уже с конфигурациями 64T64R или 128T128R.
По оценке Nvidia, переход от 4T4R к 128T128R увеличивает требования к вычислениям на нижнем уровне физического слоя (low-PHY) примерно в 32 раза. В компании предполагают, что в сетях 6G будут применяться решения Ultra MIMO в конфигурации до 1024T1024R.
«По мере внедрения ultra-MIMO, диапазона 7 ГГц и алгоритмов ИИ в RU сетей 6G, GPU станут необходимыми для удовлетворения вычислительных требований», – говорят в Nvidia.
Чипмейкер предлагает использовать GPU непосредственно для выполнения части функций low-PHY – обработки сигналов, формирования луча и других задач. Сегодня с этим успешно справляются специализированные чипы, которые считаются эффективнее универсального CPU или GPU по соотношению производительности к потреблению. Однако статус-кво будет нарушен – из-за экономики.
Каждое поколение ASIC требует многолетней и дорогостоящей разработки. При этом решение должно окупаться исключительно на рынке RAN, объем которого составляет около $35 млрд. GPU же развиваются за счет гораздо более крупных рынков – ИИ, облачных вычислений, автомобилей, робототехники и потребительской электроники. Попросту говоря, разработка ASIC становится не по карману вендорам.
Тут, конечно, к предлагаемой модели возникают вопросы. К примеру, энергопотребление. RU – один из самых прожорливых элементов мобильной сети, на него приходится львиная доля энергопотребления базовой станции. Оно еще сильнее вырастет, если добавить в RU мощный GPU. К тому же графические процессоры – очень дорогое удовольствие, чтобы устанавливать их в RU.
Однако у Nvidia уже есть заготовленный ответ на эту очевидную критику. В компании утверждают, что будущий чип для RU будет ближе к встроенным вычислительным платформам для автомобилей и робототехники или к игровым видеокартам, чем к мощным серверным решениям, установленным в дата-центрах для обучения больших языковых моделей. В качестве аргумента приводится опыт создания систем, способных работать при энергопотреблении менее 100 Вт и температурах до 100 градусов Цельсия.
Иными словами, Nvidia намерена сделать для RU энергоэффективные чипы, хотя они могут и уступать ASIC в плане эффективности.
Если этот сценарий реализуется, последствия могут оказаться разрушительными для традиционной бизнес-модели крупных вендоров, которая строится вокруг специализированных чипов. Чем больше вычислительная платформа унифицируется, тем сильнее конкуренция смещается от «железа» к софту и экосистемам. Впрочем, полный отказ от ASIC все же выглядит маловероятным – гораздо более реалистичным сценарием представляются гибридные архитектуры.
Почему модель Nvidia потенциально может оказаться жизнеспособной, более или менее понятно. Гораздо интереснее другой вопрос: зачем этот небольшой сегмент нужен самой Nvidia? Рынок радиомодулей слишком мал, чтобы объяснить интерес компании исключительно продажей еще одного типа чипов.
Не исключено, что RU рассматривается как еще один шаг к построению единой вычислительной платформы – от облака до радиодоступа. Nvidia уже несколько лет продвигает концепцию AI-RAN и стремится распространить свою экосистему на телеком-инфраструктуру. В такой архитектуре ресурсы сети начинают использоваться не только для связи, но и для ИИ-задач. В этом случае оператор получает распределенную вычислительную платформу, а Nvidia – инфраструктуру, привязанную к ее экосистеме и среде разработки CUDA.
Другие посты на канале https://t.me/tochka5g