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迎戰5G大數據運算難題 GPU力助電信商導入AI效能

文‧盧佳柔 發布日期:2019/02/13 關鍵字:5GAI深度學習GPUHPC

5G高頻寬、低延遲與大資料量傳輸特性,預期將會徹底改變人們的生活,也意味著在5G時代將帶來處理大數據運算的難題。為此,電信商開始攜手GPU廠商,企圖以導入人工智慧(AI)效能的方式,解決5G資料量爆炸的課題。

NVIDIA全球電信產業發展負責人Soma Velayutham表示,雖然5G環境不會一蹴可幾,但不容置疑的是它與過去的通訊技術截然不同。舉例來說,智慧手機與雲端服務的普及化,使得消費者每天使用社群媒體和影音串流的應用服務逐漸增加,可看到4G用戶每天所產生約1GB數據資料量,而5G時代,在雲端AR/VR、車聯網、工業物聯網及智慧城市的帶動下,每天用戶所產生的資料將高達300GB,此現況也將為布局5G的電信業者帶來全新挑戰。。

Velayutham進一步說明,從4G轉型為5G網路的過程中,最大的不同在於5G提升了100倍的頻寬、200倍的密度與40倍的延遲速度,而這些效能亟需仰賴更多的雲端支援,也就是軟體定義網路(SDN)的技術,同時結合AI、深度學習、大規模多重輸入多重輸出(Massive MIMO)與可編程(Programmable)等技術能力予以支援,藉此滿足5G所需要的頻寬、網路速度與大連結效能。

而當5G應用需要更多的運算需求,CPU成長曲線也正逐漸趨緩當中,也有人說摩爾定律即將步入終點。Velayutham認為,網路速率以30倍的速度飛快成長,通用型運算處理的CPU已無法滿足需求,此時就需要GPU加速器的運算才能予以滿足。以NVIDIA來說,提供了軟硬體整合平台,其中結合GPU Cloud、高效能運算(HPC)、AI、視覺化(Visualization)等能力,超越摩爾定律的效能,並以每年1.5倍的指數級速度成長,預計2025年成長將達千倍以上。

當5G、AI與GPU的相遇會產生甚麼火花呢?時至今日,也有越來越多的電信商開始產生濃厚興趣,包含中國移動、AT&T、SK Telecom與Verizon皆有相關的布局。舉例來說,SK Telecom將目標放在智慧城市的應用,期能透過智慧影像分析(IVA)的方式保護公民與財產,實現這項能力背後須具備即時分析百萬台攝影機之數據的技術,須仰賴深度學習與強大的運算能力。基於此,SK Telecom採用NVIDIA GPU支援AI遠端影像監控應用服務(VSaaS),提升5倍的訓練速度,並透過TensorRT拓展推理引擎能力,使其在不犧牲精度的情況下兼具成本效益。

此外,Verizon則是希望了解設置於各地的基地台網路品質,期能藉由GPU的導入提升基地台網路分析能力並確保網路QoS。據了解,Verizon使用NVIDIA GPU將傳統基於ML-ARIMA演算法升級於DL-LSTM,從而提升網路分析精度並縮短分析時間,將過去需要一整天分析的時間,所短成一小時內完成。

Velayutham強調,NVIDIA與內容供應商、行動設備,以及各類型消費性電子商合作,在此基礎下,已清楚了解各種應用所面臨的困境與挑戰,扮演串聯上中下游5G相關產業與應用的關鍵角色,預計將能更加深入的協助電信商克服5G挑戰,加速其5G相關建設的布署。

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