利用NVIDIA Aerial平台推动AI-RAN与6G研究

Al Aerial 平台解决方案组合赋能开发者推动 AI-RAN 与 6G 研究突破

电信行业正加速采用 AI 技术，以实现即使在信号强度不佳的条件下也能够提供无缝连接，同时最大化可持续性与频谱效率（单位带宽内可传输的信息量）。

AI-RAN 技术的进步为 AI 原生 6G 无线网络奠定了基础。这些网络在设计之初就利用 AI 与加速计算技术进行构建，以满足数十亿 AI 驱动设备、传感器、机器人、摄像头及自动驾驶汽车的连接需求。

为助力开发者与电信行业领先企业构建 AI 原生 6G 无线网络，NVIDIA 宣布为NVIDIA Aerial研究平台扩展新的工具组合。

扩展后的解决方案组合包括：基于 NVIDIA DGX Cloud 的 Aerial Omniverse 数字孪生平台、基于NVIDIA MGX的 Aerial 商用测试平台、NVIDIA Sionna 1.0开源库、NVIDIA Jetson加速计算平台上的 Sionna 研究套件。

上述工具将加速 AI-RAN 与 6G 研究进程。目前，Amdocs、Ansys、Capgemini、DeepSig、富士通、是德科技、京瓷、MathWorks、联发科、三星研究院、软银集团、VIAVI Solutions 等行业领先企业，以及美国东北大学、莱斯大学、得克萨斯大学奥斯汀分校、苏黎世联邦理工学院、弗劳恩霍夫电信研究所、海因里希·赫兹研究所（HHI）、新加坡科技设计大学、奥卢大学等全球 150 多所高校与科研机构，已经开始利用 NVIDIA Aerial 研究平台开发、训练、仿真与部署突破性 AI 原生无线创新技术。

支持研发全流程的新工具

Aerial 研究平台为处于从早期实验到商业部署各阶段的开发者，提供了极高的灵活性与易用性，包括：

Aerial Omniverse 数字孪生（ADDT）平台：可在物理精确的无线系统数字复刻环境中测试与优化算法的仿真平台，可以通过NVIDIA DGX Cloud访问。开发者可在本地、笔记本电脑、公有云或NVIDIA云服务中无缝使用ADDT。

Aerial 商用测试平台（ARC-OTA）：全栈式 AI-RAN 部署系统，支持开发者通过无线方式实时部署与测试新AI模型。该系统目前可以在 NVIDIA MGX 上使用，也可以通过包括 Supermicro 在内的制造商获取，或者通过 Sterling Skywave 以托管服务的形式提供。ARC-OTA 整合商用级 Aerial CUDA 加速 RAN 软件、OpenAirInterface（OAI）开源 L2+ 与 5G 核心网，以及 WNC 和丽台科技提供的 O-RAN 7.2 分频开放射频单元，构建端到端 AI-RAN 商用测试系统。

Sionna 1.0：全球使用最广泛的 GPU 加速开源通信系统研究库，累计下载量超 135,000 次。最新版本新增高速射线追踪无线电传播模块、灵活链路级仿真器及系统级仿真功能。

Sionna研究套件：基于 NVIDIA Jetson 平台，集成 AI 与机器学习加速计算能力，以及 OAI 构建的软件定义 RAN。研究人员可连接 5G 设备，在数小时内完成下一代无线网络 AI-RAN 算法的原型设计。

NVIDIA Aerial 研究生态推动 AI-RAN 与 6G

NVIDIA Aerial 研究平台包含 NVIDIA 6G 开发者计划——这一开放社区汇聚 2,000 多名成员，涵盖技术企业、学术界、研究机构与电信运营商等，共同利用 NVIDIA 技术推进 AI-RAN 与 6G 研究。

测试与仿真在开发 AI 原生无线网络中至关重要。Amdocs、Ansys、是德科技、MathWorks 与 VIAVI 等企业正通过 NVIDIA ADDT 增强其仿真解决方案；运营商则构建无线接入网数字孪生，优化动态流量场景下的性能表现。

世界移动通信大会（Mobile World Congress）上，AI-RAN 联盟选用的 10 项演示中有 9 项基于 NVIDIA Aerial 研究平台开发，并取得了突破性的进展。

软银集团和富士通展示了在无线信号较差的环境中，通过基于 AI 的上行链路信道插值技术，网络吞吐量可提升高达 50%。

DeepSig 开发 AI 原生无线接口 OmniPHY，消除了传统的导频开销，利用神经网络在某些场景下可实现高达 70% 的吞吐量提升。OmniPHY 借助 NVIDIA Aerial 平台，将机器学习融入调制、接收与解调环节，优化频谱效率、降低功耗并提升无线网络性能。

“AI 原生信号处理正在重塑无线网络，并在实际应用中取得了成果。”DeepSig 联合创始人兼 CEO Jim Shea 表示，“通过将深度学习集成到无线接口，并利用 NVIDIA 工具，我们正重新定义 AI 原生无线网络的设计与构建。”

除了 NVIDIA Aerial 研究平台的系列工具外，开发者还可基于 CUDA 构建的 NVIDIA CUDA-X 库开放生态，开发性能大幅提升的应用程序。