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在数字时代飞速发展的今天，无线通信技术无疑是连接世界的关键动脉。从5G到即将到来的6G时代，全球都在竞逐通信技术的制高点。然而，在这个充满无限可能的领域里，研究人员常常面临一个现实的挑战：虽然模拟仿真能够验证无数绝妙的设想，但将这些理论成果转化为可实际部署、测试并大规模应用的技术，却是一道难以逾越的鸿沟。与人工智能（AI）和机器学习（ML）领域凭借开放框架和加速硬件的蓬勃发展不同，无线通信领域许多突破性的想法，往往因为部署复杂和基础设施限制，难以真正落地生根。

新媒网跨境获悉，为了打破这一瓶颈，赋能未来6G通信的研究与发展，全球领先的计算平台提供商之一，推出了一项革新性的开源库——NVIDIA Sionna。Sionna的诞生，旨在利用其强大的GPU加速能力，为6G研究提供一个高效且易用的平台。自推出以来，Sionna的影响力与日俱增，目前已有超过540篇科学论文引用了该工具，其源代码下载量更是突破了20万次。Sionna的成功，离不开其开放的特性、详尽的文档、教科书般质量的教程，以及Python环境下“pip install sionna”这样极致简便的安装方式，让研究人员即使没有专业的GPU设备，也能迅速上手进行原型开发。

然而，无论仿真模型如何精巧复杂，它终究无法完全捕捉真实世界中射频传播的复杂性。硬件缺陷、相邻小区的干扰，以及实际网络流量中可能出现的突发行为等因素，都是纯粹的仿真难以全面覆盖的。要实现从“发明”到“创新”的跨越，就必须将理论付诸实践，进行部署、测试并收集真实世界的数据。

为了填补这一空白，该计算平台提供商进一步推出了NVIDIA Sionna研究套件。这不仅仅是一个简单的测试平台，它是一个实时、加速且完全开放的无线研究与开发环境。该套件在NVIDIA DGX Spark工作站上运行，并基于OpenAirInterface (OAI)构建，能够提供一个完整的基站功能，通过软件定义无线电（SDR）技术与5G核心网络相结合，实现实时操作。

对于那些渴望深入探索无线通信前沿的研究者而言，Sionna研究套件的上手过程异常简便。研究人员只需几个直观简明的步骤，就能在DGX Spark平台上快速部署并运行其首个无线仿真任务。例如，通过简单的命令行操作，如git clone NVlabs/sionna-rk.git && cd sionna-rk获取代码库，接着执行make prepare-system进行系统预设，然后sudo reboot重启系统，再通过make sionna-rk构建研究套件，最后用./scripts/start_system.sh rfsim_arm64启动射频仿真环境。这种便捷的操作流程，极大地降低了研究门槛，让科学家们能更专注于核心研究与创新，而非繁琐的配置。

Sionna研究套件的独特之处在于，它并非依赖于固定的专用加速器。相反，它利用统一内存架构，在AI、ML、信号处理算法以及光线追踪方面提供全方位的加速能力。这意味着研究人员可以完全检视并修改整个电信软件堆栈，从物理层处理到MAC调度，再到核心网络路由，甚至包括无线电接入网络智能控制器（RIC），整个系统都是开放的，可供自由实验。这种“root权限”般的开放度，让研究者拥有了前所未有的灵活性，能够根据需求对任何层级的代码进行优化和加速，从而推动无线通信技术更深层次的创新。

为了帮助研究人员快速掌握Sionna研究套件的强大功能，该平台提供了一系列详尽的教程。这些教程就像一份份精心绘制的蓝图，为研究者开启创新之旅提供了第一行代码的指引。例如，通过教程，可以了解到如何利用GPU加速的LDPC解码技术来提升物理层处理效率；“真实世界数据采集”教程则展示了如何使用Sionna研究套件捕获和记录真实的5G信号；“神经网络解映射器集成”教程则涵盖了如何训练基于神经网络的解映射器，并利用该计算平台提供的TensorRT工具将其集成到5G堆栈中，以实现实时推理；最后，“软件定义端到端5G网络”教程则使研究者能够利用软件定义的用户设备（UE）仿真整个端到端系统，从而探索新颖的、非标准兼容的算法和协议，为未来的通信协议奠定基础。

Sionna研究套件的另一个引人注目的特性是其构建实时数字孪生网络的能力。以单个DGX Spark平台为例，研究人员可以部署一个完整的基站。但与传统基站不同的是，其信号不会通过空中传输（因为这通常需要频谱许可），而是被馈送到一个由实时光线追踪驱动的GPU加速信道仿真器中。该计算平台强大的RT Core能够计算出真实3D环境中物理精确的信道冲激响应，而CUDA Core则将这些响应应用于基带信号，并同时处理LDPC解码任务。此外，其Tensor Core还能加速PUSCH神经网络接收器，并评估其性能。一个商用的5G调制解调器可以通过有线方式连接，体验到与真实世界射频环境物理特性高度一致的信道。整个管道利用统一的系统内存，有效避免了不必要的数据移动，从而提升了效率。一个在近实时RIC上运行的xApp应用程序，能够实时监控虚拟用户在光线追踪场景中移动时的性能指标。这实际上就构建了一个交互式的射频环境数字孪生，一个名副其实的“6G盒子实验室”，DGX Spark架构中的每一个组件都各司其职，发挥着其独特而关键的作用。

Sionna研究套件的强大不仅仅体现在单个DGX Spark的卓越表现上，更在于其卓越的可扩展性。在单个DGX Spark上开发的代码和光线追踪引擎，可以无缝扩展到该计算平台的DGX Cloud云平台，从而实现数量级更庞大的计算能力。例如，单个DGX Spark能在几秒钟内生成一个拥有数百个基站的城镇详细无线电地图，使得局域部署的实时网络规划成为可能。而当需要进行大陆级覆盖的仿真时，云计算的优势便能充分发挥。

此前有外媒报道称，该计算平台在不到五分钟的时间内，利用96块L40S GPU追踪了超过35万亿条光线，模拟了美国大陆范围内的5G覆盖情况。这对于无线网络的规划和优化而言，无疑是一次根本性的变革。运营商现在可以更精确地评估新的频谱分配方案，在密集的城市环境中模拟毫米波部署的效果，并将非地面网络（如卫星和高空平台）以基于物理的精确度整合到现有基础设施中，而不是仅仅依赖于统计近似。在单个DGX Spark上实时模拟紧凑环境，并高效扩展到模拟整个国家的能力，正在重新定义下一代无线网络部署的可能性。新媒网跨境认为，这无疑将加速全球6G时代的到来，为构建万物互联的智能社会提供坚实的技术支撑。

NVIDIA Sionna研究套件是该公司AI Aerial产品组合的重要组成部分。该产品组合包含了一系列加速计算平台、软件库和工具，旨在赋能开发者构建、训练、模拟和部署AI原生无线电接入网络（RAN）系统。通过这些先进的技术，研究人员和工程师能够以更快的速度将原型从实验室带入生产，最终将创新技术转化为实际应用，共同绘制未来智能通信的美好蓝图。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/nvidia-sionna-kit-6g-5min-us-5g-sim.html