Keysight und Samsung treiben AI-for-RAN auf Basis der NVIDIA AI Aerial Platform voran
Entwicklung eines neuen KI-Modells zur Verbesserung der RAN-Leistung und des Durchsatzes, zur Erhöhung der Systemkapazität und zur Senkung des Energieverbrauchs.
www.keysight.com
In Zusammenarbeit mit Samsung und NVIDIA hat Keysight Technologies Modelle für künstliche Intelligenz (KI) für Samsungs 5G-Advanced- und 6G-Technologien trainiert. Dadurch kann Samsung ein leistungsstarkes KI-Modell in seine vRAN-Softwarelösung integrieren, die auf dem Mobile World Congress 2025 am Stand von Keysight (#5F41 Halle 5) vorgeführt wird. Das Projekt wird als Arbeitsaufgabe im Rahmen der AI-RAN Alliance durchgeführt.
Die Betreiber stehen bei der herkömmlichen RAN-Leistung vor erheblichen Herausforderungen, darunter begrenzter Durchsatz, hohe Latenzzeiten und ineffiziente Ressourcennutzung. Bei kommerziellen 5G-Implementierungen ist die Uplink-Leistung oft ein Problem, insbesondere am Zellenrand, wo die begrenzte Sendeleistung der Anwendergeräte (UE) das Signal-Rausch-Verhältnis (SNR) der Basisstation beeinflusst. Konventionelle Kanalschätzungsalgorithmen haben in Regionen mit niedrigem SNR aufgrund von übermäßigem Rauschen Schwierigkeiten. Die KI-Modellierung bietet einen neuen Ansatz, indem sie eine präzise Kanalschätzung ermöglicht, die Ressourcenzuweisung optimiert und den Stromverbrauch reduziert. Dadurch wird die Systemkapazität erhöht, die Effizienz des Netzwerks verbessert und eine bessere Nutzererfahrung ermöglicht.
Die Channel Emulation Solutions von Keysight bieten Funktionen zur Kanalerzeugung für eine Vielzahl von Kanalbedingungen, zusammen mit Echtzeit-Signalverarbeitung und Hochfrequenz (HF)-Funktionen. Samsung generierte erfolgreich fortschrittliche KI-Modelle für die Kanalschätzung im Uplink-Empfänger, was in der Laborumgebung zu erheblichen Verbesserungen führte. Simulierte Experimente zeigten beispielsweise einen um 30 % besseren Durchsatz am Zellenrand durch die Verwendung eines KI-Modells für die Kanalschätzung anstelle des derzeitigen statischen, regelbasierten Ansatzes. Die Leistungsbewertung dieses KI-Modells wurde mit einem End-to-End-Setup durchgeführt, das den Funkknoten von Samsung und eine auf der NVIDIA AI Aerial-Plattform basierende verteilte Einheit (DU) umfasste. Es wurde auf der NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip Plattform und Keysight Channel Emulation und Core Emulation Solutions implementiert.
Diese Errungenschaft wird Innovationen anstoßen und den Weg für die breite Einführung von KI-gestützten RAN-Technologien ebnen.
www.keysight.com
Fordern Sie weitere Informationen an…
