AI-RAN entwickelt sich vom Labor in die Praxis und zeigt, dass ein softwaredefinierter Ansatz die einzig gangbare Möglichkeit ist, zukünftige KI-native drahtlose Netzwerke aufzubauen.
Im Vorfeld des Mobile World Congress (MWC), der vom 2. bis 5. März in Barcelona stattfindet, kündigten NVIDIA und Nokia neue AI-RAN-Kooperationen mit führenden Telekommunikationsbetreibern in Europa, Asien und Nordamerika an, die von NVIDIA AI-RAN-Plattformen unterstützt werden. Die Branchenpioniere T-Mobile U.S., SoftBank und Indosat Ooredoo Hutchison (IOH) haben Meilensteine bei der Implementierung erreicht und NVIDIA-gestütztes AI-RAN im Außenbereich und über die Luft eingesetzt.
Neue Benchmark-Ergebnisse von Partnern wie SynaXG zeigten, dass AI-RAN auf NVIDIA-Plattformen eine hohe Geschwindigkeit in Carrier-Qualität liefert – das bedeutet 99,9999 % Zuverlässigkeit – über mehrere 5G-Spektrumbänder hinweg. Auf der MWC werden über 20 auf NVIDIA-Plattformen basierende Demos der AI-RAN Alliance präsentiert, die verdeutlichen, wie KI die Leistung und Effizienz von 5G steigert und neue Edge-KI-Anwendungen ermöglicht.
All dies steht für eine Dynamik und Konvergenz hin zu einer gemeinsamen, softwaredefinierten Grundlage, die die Voraussetzungen für sichere, offene und KI-native 6G-Systeme ebnet.
AI-RAN geht vom Labor in den Live-Einsatz über
Führende Telekommunikationsbetreiber und Partner nutzen NVIDIA-Plattformen, um AI-RAN kommerziell bereitzustellen.
T-Mobile U.S. demonstrierte die gleichzeitige KI- und RAN-Verarbeitung auf der NVIDIA AI-RAN-Plattform mit der CUDA-beschleunigten RAN-Software von Nokia. In der Over-the-Air-Feldumgebung von T-Mobile unterstützte das massive AirScale Multiple-Input and Multiple-Output (MIMO)-Funkgerät von Nokia im 3,7-GHz-Band kommerzielle Geräte, die Anwendungen wie Videostreaming, generative KI und KI-gestützte Videountertitel neben 5G ausführen.
Der AITRAS-Live-Feldversuch von SoftBank erzielte einen branchenweit ersten 16-schichtigen Massive MIMO mit vollständig softwaredefiniertem 5G, das auf der AI-RAN-Plattform von NVIDIA ausgeführt wurde. Dies markiert einen wichtigen technischen Meilenstein auf dem Weg zur Kommerzialisierung von AI-RAN.
IOH hat softwaredefiniertes 5G mit der vRAN-Software von Nokia auf NVIDIA AI-RAN-Plattformen implementiert und ist damit vom Proof-of-Concept zur vorkommerziellen Feldvalidierung übergegangen. Dieser Meilenstein wurde auf dem MWC durch die erste KI-gestützte 5G-Konferenz in Südostasien demonstriert, bei der KI und Netzwerkintelligenz nahtlos zusammenarbeiteten, um sichere, grenzüberschreitende Echtzeitkonnektivität zu ermöglichen, darunter die reaktionsschnelle Fernsteuerung eines Roboterhundes über das 5G-Live-Netzwerk. Dieser Erfolg zeigt die Bereitschaft des IOH, KI-native Netzwerkfähigkeiten zu skalieren und intelligente Konnektivität für Gemeinden in ganz Indonesien zu bieten.
SynaXG demonstrierte vollständig softwaredefiniertes AI-RAN mit NVIDIA AI Aerial – einer Suite von beschleunigten Rechenplattformen, Softwarebibliotheken und Tools zum Aufbauen, Trainieren, Simulieren und Bereitstellen von KI-nativen drahtlosen Netzwerken – die 4G, 5G im Sub-6-GHz [FR1]- und Millimeterwellen-[FR2]-Spektrum ausgeführt wurden, zusätzlich zu agentischen KI-Workloads auf einem einzigen NVIDIA GH200-Server. Dies ist die weltweit erste Implementierung von AI-RAN auf FR2-Bändern.
Das Setup von SynaXG aktivierte 20 Komponenten-Träger sowohl mit einer zentralisierten Einheit (CU) als auch einer verteilten Einheit (DU) auf einer Plattform und erzielte Downlink-Geschwindigkeiten von 36 Gbit/s und eine Latenz von unter 10 Millisekunden. Diese bahnbrechenden Ergebnisse zeigen die AI-RAN-basierte 5G-Leistung sowie die nahtlose Orchestrierung zwischen KI- und RAN-Workloads.
Verdreifachtete Geschwindigkeit der AI-RAN-Innovationen
Auf dem diesjährigen MWC wird sich die Anzahl der AI-RAN-Innovationen gegenüber dem Vorjahr verdreifachen. 26 von 33 Demos der AI-RAN Alliance wurden mit NVIDIA AI Aerial und einer softwaredefinierten Architektur entwickelt.
Einige dieser Demos sind:
- DeepSig erfindet die Art und Weise neu, wie Geräte mit Netzwerken „kommunizieren“, indem KI ein intelligenteres Signalformat an beiden Enden der Verbindung erlernt – dem Kommunikationskanal, der zwei Geräte verbindet. Eine KI-native Luftschnittstelle lernt gemeinsam, wie Signale am besten mit neuronalen Techniken auf Gerät und Basisstation zu kodieren und zu dekodieren sind. Dies spart Pilotkosten und passt sich standortspezifischen Kanälen an. Erste Ergebnisse auf NVIDIA-Plattformen zeigen einen bis zu doppelt so hohen Durchsatz sowie eine bessere Spektral- und Energieeffizienz für dasselbe Spektrum.
- SUTD, NVIDIA und Partner zeigen, wie Roboter und autonome Fahrzeuge ihr „Denken“ über Device, Edge und Cloud verteilen und so Split-Inferenz vom Konzept bis zur Implementierung verteilen können. Durch das Entscheiden in Echtzeit, wo jede KI-Aufgabe ausgeführt wird, zeigen die Demos, wie AI-RAN enge Service-Level-Vereinbarungen in Bezug auf Latenz, Datenschutz und Abdeckung erfüllen kann, um physische KI- und Vision-Sprachmodelle über den Netzwerk-Edge hinweg zu skalieren.
- zTouch Networks und Partner haben einen AI-RAN-Orchestrierungs-Blueprint erstellt, der zeigt, wie Betreiber GPUs sicher über KI- und RAN-Workloads hinweg gemeinsam nutzen können. Durch den Einsatz der NVIDIA Multi-Instanzen-GPU-Technologie steuert der Blueprint Ressourcen in Echtzeit, maximiert die GPU-Auslastung, verbessert das Energiemanagement und gewährleistet gleichzeitig die RAN-Dienstqualität. Dies ist ein wichtiger Schritt, um Multi-Tenant-AI-RAN-Lösungen für den kommerziellen Einsatz bereit zu machen, sodass Betreiber die GPU-Kapazität in Umsatz umwandeln können.
- Die Northeastern University und SoftBank demonstrieren eine KI-Switching-Lösung für NVIDIA AI Aerial, die innerhalb von Mikrosekunden zwischen KI und klassischen Algorithmen für die Kanalschätzung umschaltet. Diese wählt in Echtzeit die jederzeit bestmögliche Verarbeitungslösung aus, verbessert die Stabilität und den Durchsatz und belegt gleichzeitig die Koexistenz von KI mit klassischen Ansätzen.
„AI-RAN entwickelt sich zu einer einheitlichen Architektur für zukünftige Funknetzwerke“, erklärte Alex Choi, Vorsitzender der AI-RAN Alliance. „Durch die Zusammenführung von Betreibern, Anbietern und Forschern um softwaredefinierte, GPU-beschleunigte Architekturen fördern wir Innovationen, validieren neue Konzepte schnell und schaffen jetzt die Grundlage für KI-natives 6G.“
Da sich Intelligenz in die physische Welt verlagert, sind autonome Systeme wie Roboter und Autos auf AI-RAN-Netzwerke angewiesen, um sehen, wahrnehmen, logisch denken und handeln zu können.
Capgemini arbeitet im Rahmen des Projekts ULTIMO, einer von Horizon Europe finanzierten Initiative, daran, aufzuzeigen, wie AI-RAN groß angelegte autonome Mobilitätsdienste in europäischen Städten unterstützen kann. Autonome Shuttles, die mit dem NVIDIA Jetson Orin-Modul ausgestattet sind, verarbeiten Sensordaten lokal, während ausgewählte Video- und Telemetriestreams über 5G an agentische KI-Anwendungen auf NVIDIA AI-RAN-Servern gesendet werden. Diese Workloads bewältigen Szenenverständnis, Vorfall- und Sicherheitserkennung sowie Erkenntnisse zur Barrierefreiheit in großem Maßstab, während geschäftskritisches 5G vorrangigen Zugriff auf GPU-Ressourcen erhält.
Ein wachsendes Ökosystem
Rund um NVIDIA-basierte AI-RAN-Plattformen bildet sich ein wachsendes Ökosystem von Partnern, das Betreibern die Wahl zwischen verschiedenen Bereitstellungslösungen bietet. NVIDIA Aerial RAN Computer (ARC)-Plattformen nutzen die NVIDIA Grace CPU und eine Vielzahl von GPUs und bieten eine leistungsstarke, energieeffiziente Rechengrundlage für eine KI-native RAN-Infrastruktur.
- Quanta Cloud Technology (QCT) kündigt kommerzielle AI-RAN-Produkte an, die NVIDIA ARC-Plattformen und Nokia-Software unterstützen und Betreibern standardisierte Bausteine für AI-RAN bieten.
- Supermicro erweitert den Support für das gesamte NVIDIA AI-RAN-Portfolio, einschließlich NVIDIA ARC-Pro und NVIDIA RTX 6000-basierter Konfigurationen sowie ARC-Compact-Systeme mit Nokia-Software.
- WNC hat eine neue KI-optimierte offene Funkeinheit für den Innen- und Außenbereich eingeführt, die mit NVIDIA AI Aerial Testbed- und NVIDIA ARC-Plattformen integriert ist und 5GA- und 6G-Anwendungsfälle unterstützt.
- Eridan hat eine 4T4R O-RU zusammen mit ihrer 2T2R O-RU, die in NVIDIA AI Aerial integriert war, und eine DU auf dem NVIDIA DGX Spark Desktop-Supercomputer eingeführt, die spektraleffiziente Funkgeräte mit GPU-basierter Basisbandverarbeitung kombiniert, um eine leistungsstarke und portable Outdoor-Basisstation zu schaffen.
- LITEON hat die Integration seiner Funkeinheiten für Unter-6-GHz und Millimeterwellen mit NVIDIA AI Aerial abgeschlossen und die Zusammenarbeit mit Ökosystempartnern wie Supermicro und SynaXG erweitert, um die Kommerzialisierung von AI-RAN zu beschleunigen.
Legen Sie den Grundstein für offenes, sicheres, KI-natives 6G
Der neueste Bericht von NVIDIA zum Stand der KI in der Telekommunikation zeigt, dass die Branche ihre Investitionen in KI-natives RAN und 6G erhöht. Dies signalisiert einen wichtigen Zwischenschritt vor dem herkömmlichen 6G-Bereitstellungszyklus. 77 % der Befragten erwarten eine deutlich schnellere Bereitstellung dieser neuen KI-nativen drahtlosen Netzwerkarchitektur.
Diese neuesten Fortschritte im softwaredefinierten AI-RAN schaffen die Voraussetzungen für sichere, offene und KI-native 6G-Systeme.
NVIDIA hat bereits NVIDIA Aerial CUDA-beschleunigte RAN-Bibliotheken als Open Source bereitgestellt und beschleunigt so die Innovationen im Bereich AI-RAN. NVIDIA ist jetzt auch der OCUDU (Open CU DU) Ecosystem Foundation beigetreten, die von der Linux Foundation gehostet wird, und trägt zur Entwicklung von Open-Source-RAN-Software bei, um die Forschung und Kommerzialisierung für drahtlose Netzwerke der nächsten Generation zu beschleunigen.
Erfahren Sie mehr über NVIDIA und Partner auf dem Mobile World Congress. Entdecken Sie die wichtigsten Erkenntnisse aus der Umfrage zum Stand der KI in der Telekommunikation.