吞噬CPU，GPU再下一城

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“我很高兴能重塑电信业，”Nvidia 老板黄仁勋微笑着说道，他穿着惯常的皮夹克，旁边是 T-Mobile US 首席执行官迈克·西弗特 (Mike Sievert)。当天是美国运营商的资本市场日，这个雄心勃勃的声明是这位掌管股票市场宠儿人工智能 (AI) 的领导人的典型言论，这家芯片制造商的市值在短短两年内从 3330 亿美元飙升至近 2.8 万亿美元。

黄仁勋很少谈论无线接入网络 (RAN) 的复杂性，但他的愿景如果实现，将对其产生巨大影响。几年来，电信行业一直在详细讨论虚拟化 RAN。通过用中央处理器 (CPU) 和其他通用计算平台取代传统移动网络的定制硬件和软件，运营商可以将其 RAN 托管在云中，与其他电信公司和 IT 工作负载共享资源，从而提高效率。最大的问题是什么？“摩尔定律已经走到尽头了，”黄仁勋在台上说道。“CPU 无法跟上 ASIC 的工作量。”

确切地说，这是爱立信和诺基亚等公司为专用 5G RAN 生产的专用集成电路，可以抵御云化。当然，这并不是英特尔——世界上最大的 CPU 制造商，也是小型虚拟 RAN 市场的主导力量——希望业界相信的。

然而，即使是英特尔也会在 RAN 的第 1 层（最需要计算资源的软件部分）中使用定制的“加速器”来执行称为前向纠错的任务，而英特尔的路线图显示，未来这些加速器上将承载其他计算密集型 5G 工作负载。EJL Wireless Research 总裁 Earl Lum 认为，硬件可能是现场可编程门阵列 (FPGA) 或更定制化的东西。“FPGA 的一种替代方案可能是 eASIC 技术，”他说。“你拿一个 FPGA，然后对其进行强化，使其更高效。”

混淆虚拟化

然而，任何此类定制都可能标志着虚拟化的倒退，一些公司在虚拟化方面走得更远。英特尔在电信设备制造商中最大的合作伙伴是爱立信，爱立信将其虚拟 RAN 软件与芯片制造商的 CPU 和加速器相结合。但另一家北欧大型供应商诺基亚更喜欢另一种方法，即将所有第 1 层功能放在 Marvell Technology 制造的加速器上。在这些为 RAN 定制的芯片中，软件和硬件紧密结合。

正如 Sievert 指出的那样，这两种方法都没有成功。“这个行业有一种趋势，我们正在转向更开放的 RAN 架构，转向软件定义的 RAN，试图将所有技术从无线电转移到云端，以获得明显的经济效益和效率，但事实证明，在全球范围内，这在规模上难以实现，”他说。

英伟达和黄仁勋有机会参与进来。他对英特尔 CPU 局限性的回答当然是英伟达 GPU（即图形处理单元）与完全可部署的 Layer 1 品牌 Aerial 相结合，后者本身基于 CUDA，即“用于 GPU 上的通用计算”的软件平台，用英伟达的话来说。“我们花了五年时间创建 Aerial 库，它使我们能够使用 CUDA 来加速 5G 无线电并为 6G 无线电做准备，”黄仁勋说。

“一旦我们做到了这一点，计算堆栈也可以支持人工智能，现在我们已经将信号处理和人工智能融合到一个计算平台中，”他继续说道。“你的无线电将是非凡的 5G 无线电，并为未来的 6G 做好准备，以及一个可以部署、托管和运行人工智能的人工智能计算平台。人工智能可以用来提高网络本身的效率，也可以托管全新的人工智能服务。”

闯入 RAN

这一愿景最初是在年初提出的，当时 Nvidia 召集了其他各种 RAN 利益相关者，成立了一个名为 AI-RAN 联盟的组织。但与 T-Mobile 合作在贝尔维尤电信公司总部建立的两家公司所谓的“AI-RAN 创新中心”使这一愿景更接近现实。

不过，正如 Sievert 所说，所有这些都需要对现有的 RAN 架构和系统进行大规模改革，才能“大规模”存在。而 Nvidia 闯入虚拟 RAN 领域似乎必然会对爱立信和诺基亚（中国以外的两大 5G 设备制造商）及其目前的芯片合作伙伴产生影响。Aerial 作为完全可部署的第 1 层，似乎会影响北欧设备供应商在软件方面的表现。事实上，为某些第 1 层任务开发的算法被认为是竞争差异化的点。

爱立信和诺基亚都参与了本周的更新。在黄仁勋似乎更喜欢的安排中，他们用于第 2 层及以上层的 RAN 软件可以与 Nvidia CPU（品牌为 Grace）相结合，该 CPU 基于 Arm 的蓝图，为英特尔的 x86 技术提供了一种架构替代方案（许多人认为它更节能）。然后将其与 Aerial 结合在用于第 1 层的 GPU 上。

然而，除了放弃第 1 层角色之外，爱立信还将放弃使用在同一芯片上集成 CPU 和加速器的英特尔产品。然而，它可以依靠成本较低的英特尔 CPU 来处理第 2 层及以上层，并将其与 Nvidia Hopper 上的 Aerial 或 Blackwell GPU 搭配使用来处理第 1 层。爱立信网络部门负责人 Fredrik Jejdling 在为 Nvidia 博客准备的发言中听起来很谨慎。“我们现在正在评估 NVIDIA 加速计算的性能和成本，”他说。

同样，诺基亚也不得不放弃 Marvell。今年早些时候，芬兰供应商 Jejdling 的同僚 Tommi Uitto 指出了 Nvidia 技术的吸引力。“由于矢量处理，图形处理单元非常适合第 1 层计算，”他说。但他也表示，没有计划取代 Marvell。相反，他认为 Nvidia 是一些更高层功能的选择。“我们说第 2 层加上 Nvidia 和第 1 层的 SmartNIC，我们使用我们的第 1 层芯片，”他在世界移动通信大会上告诉 Light Reading。SmartNIC 是一种插入服务器的卡，托管 Marvell 的硅片和诺基亚的软件。

这家芬兰公司坚持与 Nvidia 合作不会立即产生影响。“这不会改变诺基亚针对云 RAN 的 anyRAN 战略，”合作伙伴云解决方案负责人 Aji Ed 通过电子邮件表示。“作为 AI-RAN 创新中心的一部分，诺基亚正在评估将 AI 和 RAN 工作负载结合在一起的可行性。”

“尽管并非所有好处都很明显，但 AI-RAN 有可能在未来将当今的无线接入网络转变为多用途无线接入和 AI 服务平台，”他补充道。“这可以为 CSP 开辟新的商机，并为最终用户引入新的创新用例。诺基亚及其合作伙伴正在探索 GPU 和 AI 的潜力，以通过基于 AI 的空中接口提高 5G 和最终 6G 的容量、性能、效率和用户体验。”

黄仁勋认为，能够处理 RAN 计算和 AI 工作负载的 Nvidia 产品将满足通用和虚拟化要求。但除了爱立信和诺基亚的技术战略之外，还有许多其他潜在障碍。虽然黄仁勋认为 AI 可以帮助降低能耗，但与 CPU 和其他加速器相比，GPU 本身非常耗电。边缘计算，即应用程序不是托管在大型数据中心，而是托管在移动站点或附近，成为讨论焦点的时间甚至比虚拟 RAN 还要长。但它几乎没有取得任何进展，而且并不是每个人都相信人工智能会成为催化剂。

即便如此，英特尔仍处于困境之中，有人猜测，其最近的重组似乎将网络和电信资产留在一个独立的部门，这可能是出售的前兆，而 Marvell 被确定为潜在买家。这家全球最大 CPU 制造商的麻烦就是虚拟 RAN 市场的麻烦，该市场缺乏基于 Arm 和 x86 的英特尔替代品。凭借其将 GPU 视为 CPU 的通用继任者的明显愿景，Nvidia 可能正好有一个答案。

https://www.lightreading.com/open-ran/nvidia-and-t-mobile-just-tore-up-intel-s-virtual-ran-rulebook

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