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在如今人工智能熱潮興起之前，英偉達的圖形處理器（GPU）在電腦游戲行業之外幾乎無人知曉。它們并行處理（同時進行多項計算）的能力后來吸引了人工智能開發者的目光，使英偉達一躍成為全球市值最高的公司。如今，首席執行官黃仁勛似乎決心將英偉達的芯片應用到各個領域。今年，英偉達承諾將與臺灣聯發科合作開發一款個人電腦芯片。此外，還有用于汽車的GPU、用于機器人的GPU，甚至還有用于將家庭變成小型數據中心的GPU。作為GPU全面擴張計劃的一部分，英偉達正在研發一款用于6G無線電的芯片。

英偉達向Light Reading證實，此舉標志著這家GPU巨頭的“AI-RAN”戰略取得了重大進展。此前，英偉達已展示了Grace Hopper超級芯片如何取代無線接入網（RAN）中的定制芯片。Grace Hopper是一款超級芯片，它將普通中央處理器（CPU，即Grace部分）與更強大的GPU（即Hopper部分）相結合。Grace Hopper及其相關產品將接管RAN中通常由設備或服務器（業內通常稱為中央單元（CU）和分布式單元（DU））完成的計算任務。這樣一來，位于桅桿上或屋頂上的天線承載無線單元（RU）——RAN的另一半——便得以保留。

與CU和DU不同，RU此前并非英偉達或通用處理器制造商的目標。早在英偉達涉足RAN領域之前，英特爾就曾以類似的方式推銷其CPU，將其作為RAN計算專用集成電路（ASIC）的理想替代品。這種AI-RAN的前身——“虛擬RAN”——理論上可以讓電信行業借助面向更廣泛用戶的芯片，從而獲得更高的投資回報。但英特爾已確認，其最新的虛擬RAN產品Granite Rapids不包含RU組件，并且也沒有設計RU組件的計劃。

大規模MIMO改變了一切

為什么需要這樣做呢？對于結構更簡單的 4G 和 5G 無線電模塊來說，第 1 層或物理層（也稱 PHY）處理，也就是 RAN 計算中最消耗 IT 資源的部分，是在數據單元 (DU) 中進行的。任何對天線單元數量相對較少的 RU 進行剖析的人都會發現收發器、數據轉換器和用于將模擬信號轉換為 0 和 1 的數字前端。但他們不太可能遇到在第 1 層發揮重要作用的專用集成電路 (ASIC)。

大規模MIMO技術改變了這一現狀。這項技術采用大量天線，并應用于當今更先進的5G無線電中。在這種技術中，第1層功能被分配到DU和RU上，以避免性能下降。其中，RU必須保證支持波束成形，這項智能技術能夠使信號精確定位到特定設備，而不是浪費資源覆蓋更大的區域。在硬件方面，傳統的做法是在RU中集成一個ASIC芯片，用于波束成形和其他此類“底層PHY”網絡功能。

正是這些位于無線電單元（RU）中的專用集成電路（ASIC）將被GPU所取代。英偉達在通過電子郵件與Light Reading分享的詳細評論中表示，隨著無線電單元（RU）變得越來越復雜，此舉勢在必行。基本的無線電單元（RU）包含四個發射器和接收器。5G Advanced和6G可能會將發射器和接收器的數量增加到128個，這意味著低物理層（PHY）計算所需的處理器性能將是現在的32倍。隨著所謂的超高頻段MIMO技術（部署在6G的更高頻譜頻段），擁有多達1024個發射器和接收器的無線電單元（RU）甚至已經成為可能。英偉達表示：“隨著超高頻段MIMO、7GHz頻段和人工智能（AI）算法在6G無線電單元（RU）中的引入，GPU將成為滿足計算需求的關鍵。”

任何RU芯片的缺失都可能限制英偉達在5G和6G領域的發展機遇。在大規模MIMO技術中，通常由同一芯片供應商負責DU和RU之間的第1層通信。如果使用不同的供應商，則第1層軟件開發人員需要同時維護兩個不同的平臺。

在開放式無線接入網（Open RAN）中，原則上，一家公司的分布式單元（DU）可以通過標準化接口與另一家公司的接收單元（RU）連接。但這種安排實際上會更加復雜。一位不愿透露姓名的無線接入網專家表示，這還需要雙方的軟件開發人員互相公開其嚴密保護的算法。他指出，他們不愿這樣做，部分解釋了為什么幾乎沒有多廠商大規模MIMO技術得到商業部署。

但任何使用 Granite Rapids 來支持大規模 MIMO 的用戶都將被迫在 DU 中使用英特爾處理器，并在 RU 中使用其他處理器。英特爾認為這不是問題。由 O-RAN 聯盟定義的開放式 RAN 7.2x 接口旨在解決任何互操作性問題，這意味著“性能不再依賴于 DU 和 RU 中使用的相同芯片”，英特爾表示。三星是部署虛擬 RAN 產品最多的供應商，該公司向 Light Reading 證實，其 RU 中的低 PHY 處理部分依賴于自主研發的 ASIC。

然而，按照英特爾之前嚴格的定義，使用定制芯片進行部分計算會使該產品不符合完全虛擬化無線接入網（RAN）的標準。過去，英特爾的專家曾批評諾基亞宣傳其虛擬RAN產品，該產品將所有第1層功能都放在Marvell Technology的定制芯片上。業界后來稱之為帶有“內聯”加速器的虛擬RAN，僅使用英特爾CPU來處理更高層的功能。同樣，三星也不得不剝離部分無法虛擬化的第1層功能。

英偉達在其電子郵件聲明中表示，該公司現在提出的方案將徹底改變這一切，為供應商提供“更靈活的軟件定義計算平臺，而非固定功能的芯片”。鑒于定制芯片的特性——硬件和軟件緊密耦合——無線接入網（RAN）計算的這一部分一直對更廣泛的開發者生態系統封閉。英偉達聲稱，已向所有熟悉其軟件平臺CUDA的專家敞開大門，該平臺目前已擁有約600萬開發者。英偉達更進一步，設計了其基于CUDA的RAN計算架構Aerial，任何人都可以自由使用。

但是GPU是耗電大戶，不是嗎？

然而，業界對將GPU引入無線接入網（RAN）仍持懷疑態度。即使是那些已經克服了對在數據單元（DU）中使用GPU疑慮的人，也懷疑它們在無線單元（RU）中的經濟效益。據估計，無線單元的能耗占移動網絡總能耗的90%之多。任何哪怕是略微增加能耗的因素都可能使無線單元變得不可行，而GPU一直以來都以耗電大戶而聞名。

但英偉達及其盟友表示，面向數據中心的高能耗GPU無法與該公司為無線接入網（RAN）開發的GPU相提并論。該公司稱，在類似“汽車和機器人等受限環境”中，他們已經擁有“能夠在低于100瓦的功耗和100攝氏度的溫度下運行的嵌入式系統”。一位消息人士稱，安裝在無線接入網單元（RU）中的GPU更可能類似于專為游戲設計的GPU。

今年Marvell和Nvidia之間似乎發展出了一種耐人尋味的關系。3月份，Nvidia向Marvell投資了20億美元，但似乎更看重的是后者在光通信領域的技術，而非其無線接入網（RAN）技術。然而，Marvell同時也是三星和諾基亞的RAN芯片供應商，而諾基亞也獲得了Nvidia 10億美元的投資，并宣布了開發GPU兼容RAN產品的計劃。

然后，在 5 月下旬，Marvell 首席執行官 Matthew Murphy 在與分析師就最新財務業績進行的電話會議上發表了以下聲明：“Marvell 將增強其現有的 Octeon 基站處理器，使其能夠直接與 Nvidia GPU 協同工作，將 AI 與無線基礎設施集成到單一的軟件定義計算平臺上。”

他補充道：“這將使電信運營商能夠在同一硬件上同時運行5G和6G無線電工作負載以及高性能AI應用。” 雖然目前細節尚不清楚，但這都表明，英偉達已經看到了利用Marvell的無線接入網（RAN）技術優勢的吸引力，就像它在個人電腦領域依賴聯發科一樣。

專家們堅持認為，任何旨在滿足多種需求的通用芯片，其性能始終無法與專為單一用途設計的定制芯片相媲美。對此，鮮有人提出異議。然而，當這些芯片除了電信運營商之外別無其他用戶時，斥巨資開發用于無線接入網（RAN）的專用集成電路（ASIC）就變得難以令人信服。據Light Reading的姊妹公司Omdia的數據顯示，去年全球運營商在RAN產品上的支出僅為350億美元。這一數字已從2022年的450億美元大幅下降，而且預計不會出現回升。

如果為無線接入網（RAN）開發專用集成電路（ASIC）變得不經濟，那么新型通用芯片的性能可能會超越目前仍在使用的舊式定制芯片。“關鍵考慮因素并非單一的功耗數值，而是隨著無線接入網功能日益復雜且越來越依賴人工智能，經濟效益的權衡點將轉向能夠隨著標準演進并采用靈活部署模式的可編程平臺，而不是針對單一配置優化的固定設計，”英偉達表示。如果英特爾或其他廠商都無法提供適用于無線接入網的通用芯片，那么英偉達或許是唯一的選擇。

（來源：編譯自lightreading ）

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