NVIDIA AODT:6G AI原生,部署“零停机”!

全球通信行业正加速迈入一个充满变革的崭新纪元——AI原生6G网络。展望未来,6G技术有望为全球数十亿智能设备、智能代理及机器提供无缝、高效的互联互通,深刻改变人类社会与经济发展的面貌。尤其值得关注的是,随着行业探索更广阔的频谱,例如7-24 GHz范围内的FR3频段,无线电物理的复杂性和信号敏感度呈指数级增长。这意味着传统的网络基础设施正从一个相对固定的物理实体,演变为一个动态、自适应甚至具有一定“生命力”的智能系统。这种本质上的范式转变,要求我们从根本上重新审视并革新6G系统的设计、构建与优化策略。面对海量的AI算法和复杂的物理交互,传统的“先构建再测试”模式在时间和成本上都将难以为继。它无法满足快速迭代、高可靠性验证的需求。因此,为充分释放AI原生6G的巨大潜力,业界迫切需要一种能够支撑无线接入网络(RAN)软件实现持续集成/持续部署(CI/CD)的新型开发范式。而实现这一范式的核心,正是基于物理高精度数字孪生技术的全面赋能。这对于我国在全球新一轮科技革命中抢占制高点,构建数字经济新优势,具有不可估量的战略意义。
为推动AI-RAN和6G的发展,行业内正在探索一套“三算合一”的创新解决方案,其核心理念与当前AI领域的开发周期高度契合。英伟达(NVIDIA)公司正致力于通过其软硬件生态,为这一解决方案中的各个环节提供支持。
图1:AI原生6G开发周期中的“三算合一”解决方案示意图
这套解决方案涵盖了以下三个关键组成部分:
第一部分:设计与训练
这一关键阶段高度依赖加速计算平台的强大算力,例如英伟达DGX和英伟达DGX Spark等高性能计算集群,旨在全面加速从初始设计到模型训练的整个工作流程。英伟达为此提供了一整套专门优化的软件工具,以最大限度地提升性能和效率。例如,英伟达Aerial CUDA加速RAN框架,它是一个高性能、实时、软件定义的框架,能够利用GPU的并行计算能力,快速模拟并部署复杂的无线接入网络系统。同时,英伟达Sionna作为一款专为高级通信系统物理层建模与训练设计的GPU加速库,更为这一环节提供了底层算法和仿真能力的支持。对于我国跨境电商、智能制造等行业而言,高效的设计与训练流程是产品创新迭代、缩短研发周期、快速响应全球市场需求的核心竞争力。通过在虚拟环境中进行大规模并行训练和参数优化,可以显著降低研发成本,加速技术从概念到产品的转化,从而在全球市场中保持领先地位。第二部分:模拟桥梁
当前全球电信行业正积极迈向数字化部署的新阶段,这意味着任何新的设计方案在实际投入使用之前,都必须在一个高度精确的射频(RF)环境中进行严格而全面的评估。英伟达Aerial Omniverse数字孪生(AODT)平台正是加速这一数字化转型进程的关键“桥梁”。它能够将传统的、相对简化的模拟器提升至具备全面功能和实时交互能力的数字孪生环境。AODT主要通过两大核心能力来实现这一突破:首先,它能够提供物理级精确的无线电环境,高度还原现实世界中各种复杂的射频条件,从而确保在数字孪生环境中预测的性能与实际物理部署后的表现高度一致,极大地提升了仿真的可靠性。其次,AODT具备实时互联互通的能力,通过构建一个低延迟的数据结构,将复杂的AI-RAN软件堆栈与数字化的射频环境紧密连接起来,从而实现真正的闭环系统模拟。这意味着系统能够实时感知、实时决策、实时调整,为我国跨境企业在全球产品研发中提供强大的预验证能力,有效规避潜在风险,优化产品性能,确保出海产品的技术领先性和稳定性。第三部分:现场部署
当一项设计在数字孪生环境中经过了严苛的训练和充分的验证后,它便能够直接部署到英伟达Aerial RAN计算机(ARC)——这是一个专为在现场执行RAN功能而设计的高性能CUDA加速平台。英伟达的Aerial框架极大地简化并自动化了传统上复杂的RAN数据平面算法的“硬化”过程,从而显著加速了从虚拟到现实的过渡。该框架确保了在前期数字孪生环境中开发出的先进功能和优化算法,能够迅速且可靠地部署到GPU加速的硬件平台上。这种从虚拟设计、仿真验证到物理部署的无缝衔接,为跨境通信设备制造商、网络运营商以及智能终端提供商提供了前所未有的高效量产和部署路径。它不仅缩短了产品上市时间,更提升了全球范围内网络部署的灵活性和可维护性,对于我国通信基础设施“走出去”战略具有积极推动作用。
英伟达Aerial Omniverse数字孪生(AODT)平台的核心使命,不仅在于实现蜂窝系统的高精度物理仿真,更在于通过推动模拟器与数字孪生之间的良性循环,确保在数字世界中验证成功的方案在现实世界中同样有效,从而真正将数字技术转化为实际生产力。为了实现这一宏伟目标,AODT正努力克服长期以来阻碍模拟生态系统发展的三大基础障碍,这些障碍也是全球通信技术发展面临的共性挑战。
克服精确度挑战
如果模拟结果不能准确预测现实世界的复杂情况,那么任何模拟工作都将失去其应有的价值。传统的随机信道模型,在处理射频传播时,往往依赖于“平面波”近似,将复杂的多天线阵列简化为单个点源。尽管这种近似对于早期的5G网络在一定程度上尚可接受,但进入6G时代,当行业开始采用超大规模天线阵列(ELAA)并深入研究近场传播等前沿物理现象时,这些简化模型便会暴露出严重的局限性。AODT正致力于弥合这一精确性鸿沟,它通过提供一个与现实世界高度吻合的物理级精确环境来解决这一问题。该平台运用确定性的全波射线追踪技术,能够对单个天线单元及其产生的球面波前进行精细建模。这确保了在数字孪生中经过验证的设计,在实际现场部署时能够展现出高度可预测的行为和性能。对于中国企业而言,无论是研发前沿通信芯片、设计新型天线,还是优化网络部署策略,这种高精度模拟能力都将显著提升研发效率和产品可靠性,帮助我们在全球6G技术竞赛中占据有利位置。解决集成难题
先进的射频物理建模在实施过程中往往异常复杂,需要深厚的专业知识和强大的计算资源。虽然全球大多数研究团队和供应商都拥有并维护着自己基于Python、C++或MATLAB等语言开发的系统级模拟器,但他们通常缺乏从零开始构建一个高保真度射线追踪器的专业能力和资源。AODT正通过充当整个蜂窝生态系统的“物理引擎”来解决这一集成性难题。它通过提供一个基于gRPC(高性能远程过程调用框架)的无头架构,巧妙地将电磁学(EM)的复杂性抽象化。这意味着用户可以继续使用他们现有、熟悉的模拟器进行上层网络逻辑的开发和验证,而AODT则在后台默默地提供精确的物理环境支持和“地面实况”数据。这种开放与集成能力,不仅降低了技术门槛,更能够促进全球范围内不同研发团队和厂商之间的协同创新。对于我国跨境技术团队而言,这意味着能够更高效地利用现有研发资源,专注于自身核心优势的开发,而不必重复投入大量精力去构建复杂的底层物理仿真工具,从而加速技术创新和产品面市。提升操作安全性
网络运营商在向实时网络部署激进的AI算法时,往往存在天然的顾虑,因为任何未经充分验证的改动都可能导致服务中断或性能下降。AODT通过启用一个与实时网络并行运行的运营级数字孪生,有效消除了这一潜在风险。这种并行运行的机制,使得运营商能够在真实环境与孪生环境之间进行安全、灵活的切换,从而在安全的数字世界中对每一个配置更改或软件更新进行全面而严格的验证,确保其稳定可靠后,再将其推送到实际用户网络中。如图2所示,一个实时的运营级数字孪生能够有效弥合实验室测试与现场部署之间的鸿沟,确保所有网络软件在实际部署前都经过数字孪生环境的充分、彻底测试。
图2:英伟达AODT弥合实验室与现场部署之间的鸿沟示意图
这种能力使得生产级的CUDA加速vRAN软件能够在其实时网络及其孪生射频环境之间进行无缝切换,带来了多方面的重要影响,尤其对追求高质量、高可靠服务的中国跨境企业和运营商而言意义重大:
- 部署前测试,实现零停机: 运营商可以在将关键软件更新推送到实际网络之前,针对其真实部署的虚拟副本进行全面验证。这意味着所有的潜在问题都能在虚拟环境中被发现并解决,从而最大限度地避免了实际网络服务中断的风险,实现零停机,保障用户体验。
- 可重复地调试现实场景: 当某个实时蜂窝小区遇到性能下降或故障时,运营商可以精确记录当时的真实环境条件,并在数字孪生中进行完全重现。这使得生产软件的调试工作能够在受控且可重复的环境中进行,极大地提高了问题诊断和解决的效率,有助于快速恢复服务,减少损失。
- 构建精确的CI/CD流水线: AODT使得网络软件能够建立一个前所未有的精确、高效的持续集成/持续部署(CI/CD)流水线。在此流水线中,每一次代码更改、每一次功能迭代都将在逼真的大规模虚拟世界中得到充分验证,随后再安全、可靠地部署到实时网络。对于中国企业而言,这意味着在海外市场部署复杂的网络服务时,可以大大提高服务的可靠性、稳定性和安全性,增强国际竞争力。
英伟达Aerial Omniverse数字孪生(AODT)平台的发展方向主要聚焦于两大关键领域:电磁波传播技术的进步,旨在克服精确度障碍;以及平台本身的构建,以解决集成性挑战。
方向一:提升电磁波传播精确度
这一方向致力于通过持续优化仿真模型,使其更真实、更精确地反映现实世界中的射频环境。它通过精确建模那些可能显著影响信号质量的复杂物理障碍物,从而构建高保真度的数字孪生。
| 版本发布 | 主要功能与里程碑 | 战略优势 |
|---|---|---|
| 基础版 (Rel 1.0) | 核心射线追踪技术,包含镜面反射、衍射和朗伯扩散。 | 为基础射频模拟奠定高效且精确的基石。 |
| 移动性增强 (Rel 1.1–1.3) | 先进的移动物理模型,包括定向扩散、自定义天线、室外到室内/室内到室外传播以及动态散射。 | 支持模拟逼真的6G移动场景,可对移动物体进行地理参考信号追踪。 |
| 精进现实性 (Rel 1.4–1.5) | 环境集成,包括植被、丘陵地形数字地形模型(DTM)以及经过校准的材料特性(玻璃、混凝土、砖块)。 | 通过精确建模影响信号质量的现实世界障碍物,交付高保真度的数字孪生。 |
| 未来展望 (Rel 1.6) | 3D无线电地图生成和加速电磁技术。 | 减少大规模重复查询的运行时间,支持实时AI/ML训练和大规模覆盖规划,这对于城市级智慧应用开发意义重大。 |
表1:英伟达AODT电磁波传播技术发展路线
方向二:构建与完善平台
这一方向旨在将AODT从一个单一用户应用,发展成为一个全球可访问、可扩展且易于集成的服务平台。它将模拟引擎与独立的用户工作负载解耦,构建一个强大且可查询的服务架构,实现集中管理、持续维护和不断更新。
| 版本发布 | 主要功能与里程碑 | 战略优势 |
|---|---|---|
| 研究工具 (Rel 1.0) | AODT作为独立应用程序,通过UI在单个GPU上运行,并在C++中集成了新概念。 | 为个体研究人员提供初步的算力与速度,以验证核心物理模型。 |
| 扩展集成 (Rel 1.2–1.3) | 实现服务器的无头操作,并引入基于代码的Python API。 | 向更广泛的AI/ML和数据科学生态系统开放AODT,使研究人员能够集成代码并运行复杂的模拟。 |
| 转向服务 (Rel 1.4) | 增加进程间通信(IPC)和客户端/服务器架构,将AODT转变为专用服务。 | 将模拟引擎与用户工作负载解耦,建立集中管理、可查询的服务架构。 |
| 云原生 (Rel 1.6) | 完成向云原生、无头优先架构的过渡,旨在跨多个GPU或数据中心进行扩展。 | 将AODT确立为一种弹性、可访问的数据中心级资源,降低了准入门槛,并支持企业级应用场景,对中国云计算和数据中心服务商具有参考价值。 |
表2:英伟达AODT平台整体发展路线
从5G时代迈向AI原生6G,通信行业正面临着前所未有的复杂性挑战。这不仅体现在需要处理海量的数据、应对极度异构的网络环境,更在于6G网络的核心理念——必须是AI原生。面对这些新挑战,传统的、孤立的模拟方法已显得力不从心,难以支撑快速迭代和高可靠性的要求。英伟达Aerial Omniverse数字孪生平台正是一款为这一新时代量身打造的高精度、高性能、可扩展的解决方案,它为全球通信技术的未来发展描绘了新的蓝图。
通过促进先进技术的普及,并围绕一个共同的平台统一全球生态系统,Aerial Omniverse数字孪生为AI原生6G时代的到来奠定了坚实的基础。AODT目前已通过英伟达6G开发者计划对外提供。我们诚挚邀请全球范围内的研究人员、开发者和运营商,积极集成这项强大的新服务,与我们携手共建6G的智能未来。
对于中国跨境行业的从业者而言,密切关注此类前沿技术动态,其意义远不止于了解最新技术本身。这不仅能帮助我们深入理解全球通信技术的发展趋势和潜在的市场变革,更能为我们把握新的商业机遇、优化现有的产品与服务、提升在国际市场的核心竞争力提供重要的战略参考。在全球科技竞争日益激烈的当下,对前沿技术的预判与快速采纳能力,将是决定未来竞争格局的关键因素。我们应积极拥抱这些创新工具,推动中国技术在全球舞台上的影响力。
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本文来源:新媒网 https://nmedialink.com/posts/nvidia-aodt-6g-ai-no-downtime.html


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