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Nokia 與 Nvidia 推出用於行動網路的商業化 AI-RAN

閱讀原文： The Next Web (TNW)
#ai-ran#telecom#edge-computing

了解 AI 如何直接嵌入行動網路硬體中，以實現容量與效能翻倍。

30 秒速覽

有什麼變化

由 Nokia 與 Nvidia 開發的首個商業化 AI-RAN 平台。

為什麼重要

將 AI 整合至 RAN 可能會徹底改變電信供應商管理流量與硬體資源的方式。

下一步行動

探索 AI-RAN 架構如何影響您的邊緣運算部署與延遲敏感型應用程式。

誰應關注：Developers & AI Engineers

關鍵要點

  • •由 Nokia 與 Nvidia 開發的首個商業化 AI-RAN 平台。
  • •旨在利用 AI 工作負載優化無線接取網路 (RAN)。
  • •目標是將網路容量翻倍並提升頻譜效率。

深度解析

本篇為 AI 生成分析，非原文內容。

增強重點摘要

  • •該平台整合了 Nokia 的 AirScale 無線接取網路產品組合與 Nvidia 的 Aerial AI 無線接取網路運算平台。
  • •此解決方案利用 Nvidia 的 GPU 加速技術，將原本由專用硬體處理的 RAN 訊號處理任務轉移至軟體定義的運算架構。
  • •Nokia 與 Nvidia 共同成立了 AI-RAN 聯盟 (AI-RAN Alliance)，旨在推動 AI 與無線通訊技術的標準化與生態系發展。
  • •該技術不僅限於提升容量，還能透過 AI 預測流量模式，實現網路能源的動態管理與節能。
  • •此合作案強調了從傳統 RAN 向雲端原生 (Cloud-native) 與開放式無線接取網路 (Open RAN) 架構轉型的戰略目標。

競品分析

Ericsson
核心技術方案
Ericsson Cloud RAN + AI 軟體套件
關鍵優勢
與現有硬體基礎設施的高度整合性
Samsung
核心技術方案
vRAN (虛擬化 RAN) 解決方案
關鍵優勢
在 5G 商業化部署的實戰經驗
Rakuten Symphony
核心技術方案
Symworld 雲端原生平台
關鍵優勢
全虛擬化 Open RAN 的先行者地位

技術深入

  • 採用 Nvidia Aerial 軟體開發套件 (SDK)，支援高效能的實體層 (PHY) 加速。
  • 整合 Nokia 的基頻單元 (BBU) 軟體，實現與 GPU 運算資源的無縫對接。
  • 支援大規模 MIMO (Massive MIMO) 波束成形演算法的 AI 優化，降低運算延遲。
  • 採用雲端原生架構，支援在標準伺服器 (COTS) 上部署，降低營運商對專用硬體的依賴。

前景展望基於引用來源的 AI 分析

電信營運商的資本支出 (CAPEX) 將顯著下降
透過軟體定義架構取代專用硬體，營運商能更靈活地利用通用伺服器進行網路擴充。
6G 網路架構將以 AI 原生 (AI-Native) 為核心
Nokia 與 Nvidia 的合作驗證了 AI 深度整合至無線層的可行性，為未來 6G 標準奠定技術基礎。

時間線

2024-02
Nokia 與 Nvidia 宣布擴大合作，共同推動 AI-RAN 技術發展
2024-02
AI-RAN 聯盟 (AI-RAN Alliance) 正式成立，Nokia 與 Nvidia 為創始成員
2025-06
Nokia 展示基於 Nvidia GPU 的 AI-RAN 概念驗證 (PoC) 成果
2026-05
Nokia 與 Nvidia 正式發布首個商業化 AI-RAN 平台解決方案
閱讀原文： The Next Web (TNW)

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原始來源： The Next Web (TNW) ↗

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