Đội ngũ nghiên cứu tới từ Berlin và Virginia Tech đang hợp lực để đẩy nhanh tiến độ phát triển của ngành công nghiệp viễn thông với GPU.

Các nhà nghiên cứu 5G hàng đầu từ ba viện nghiên cứu đã hợp tác với NVIDIA nhằm mang công nghệ AI vào viễn thông. Cụ thể, ba cơ sở nghiên cứu là Viện Heinrich Hertz Institute (HHI), Đại học Kỹ thuật Berlin (TU Berlin), và Virginia Tech, hiện đang hợp tác cùng NVIDIA để phát triển năng lực của GPU cho các mạng di động thế hệ mới.

Hành trình nghiên cứu đã bắt đầu từ hồi tháng 10 tại MWC Los Angeles, cũng là khi NVIDIA cùng một số đối tác khác công bố kế hoạch ứng dụng mạng truy cập vô tuyến ảo (vRAN) vào công nghệ 5G với GPU. Đồng thời, NVIDIA cũng đã phát hành Aerial – bộ công cụ phát triển phần mềm giúp cải tiến các mạng vRAN. Trong khi đó, đối tác của công ty là Ericsson, Microsoft và Red Hat, thì đang nghiên cứu để mang tới một mạng 5G được vận hành bởi GPU.

Được biết, mạng vRAN sẽ mang lại cho các đơn vị vận hành mạng di động hiệu suất tương đương với các đơn vị cung cấp dịch vụ cloud. Đồng thời, đơn vị vận hành cũng sẽ lập trình các chức năng mạng bằng những ngôn ngữ phần mềm cấp cao, khiến việc thêm chức năng và triển khai năng lực khi cần thiết trở nên dễ dàng hơn rất nhiều.

Những liên kết không dây

Mối quan hệ đối tác trong nghiên cứu sẽ giúp tìm ra nhiều phương thức cải thiện 5G bằng AI hơn. Đồng thời, việc nghiên cứu cũng phát triển những kỹ thuật mới trong cải thiện GPU, giúp nâng cao hiệu suất sử dụng của mạng không dây. Công trình này cũng đồng thời nghiên cứu tới kỹ thuật học tăng cường (reinforcement learning) cùng một số kỹ thuật khác, dựa trên kế hoạch được công bố vào hồi tháng 10 năm ngoái.

HHI là viện nghiên cứu thuộc tổ chức Fraunhofer Society của Đức, nhóm nghiên cứu được thành lập vào năm 1928, đã tiên phong trong các công nghệ di động, mạng quang học, cũng như nén video. Việc hợp tác của viện với TU Berlin sẽ mang lại nhiều năng lực thử nghiệm 5G hơn, đặc biệt là khi công trình này còn nhận được sự hỗ trợ bởi một số công ty mạng không dây khác tại Đức.

Tôi muốn thiết kế lại nhiều thuật toán trong các mạng truy cập vô tuyến (RAN), để ta có thể thực hiện nhiều tác vụ song song, và GPU là một kiến trúc phù hợp cho mục đích này vì nó tận dụng độ song song rất lớn”, Slawomir Stanczak – Giáo sự tại TU Berlin kiêm trưởng bộ phận mạng không dây tại HHI nói.

Đội ngũ của Stanczak sẽ tiếp tục nghiên cứu các ứng dụng khác như sử dụng AI để cải thiện đầu thu 5G. Ông chia sẻ: “Nếu chúng tôi thành công thì đây sẽ là một bước đột phá, giúp cải thiện hiệu quả và hiệu suất phổ đáng kể. Điều này rất quan trọng do phổ thường tốn chi phí rất lớn.”

Trong một phiên chia sẻ tại GTC Digital, Stanczak đã mô tả một số cách để ứng dụng AI vào các mạng 5G nội bộ trong trường học. Stanczak cũng đồng thời là chủ tịch một nhóm nghiên cứu khác về ứng dụng của AI trong 5G tại ITU. Ông còn là tác giả của một nghiên cứu về các lý thuyết toán nền tảng cho việc tối ưu hóa mạng không dây.

Thỏa mãn tiêu chuẩn thời gian nghiêm ngặt của 5G

Tom Hou – Chuyên gia về kỹ sư máy tính, với một đội ngũ chuyên giải quyết các bài toán phức tạp và khó khăn nhất của lĩnh vực viễn thông hiện đang nghiên cứu tại Virginia Tech. Yan Huang, một nghiên cứu sinh trong nhóm của Tom Hou, đã sử dụng GPU NVIDIA Quadro P6000 để giải quyết bài toán có tiến trình phức tạp trong vòng 100 micro giây, đúng tiêu chuẩn của mạng 5G. Hiện tại, anh đang nghiên cứu để giảm thời gian này xuống còn 60 micro giây bằng GPU NVIDIA Tensor Core.

Theo Hou, công trình “đã thu hút rất nhiều sự chú ý, bởi lẽ tại thời điểm đó, mọi người còn đang sử dụng các kỹ thuật máy tính truyền thống và chẳng ai có thể xử lý một bài toán như vậy dưới 100 micro giây. GPU đã làm thay đổi hoàn toàn việc nghiên cứu, hiện giờ chúng tôi đang tìm cách tích hợp thêm các kỹ thuật AI để bổ sung vào các kỹ thuật đã có”.

Cụ thể, các nhà nghiên cứu của Virginia Tech dự kiến sẽ tìm hiểu cách AI có thể tự động phát hiện và giải quyết các vấn đề trên thời gian thực, giúp tối ưu hóa mạng 5G. Ví dụ: AI có thể tìm ra cách kết hợp nhiều dịch vụ trên cùng một băng tần duy nhất, cải thiện đáng kể hiệu suất sử dụng tần. Chúng tôi phát hiện ra rằng, dù chẳng có công thức toán học nào cho một số vấn đề viễn thông phức tạp, nhưng AI lại có thể tự động học được mô hình của các vấn đề này, giúp cải thiện các giải pháp song song dựa trên GPU,” Huang nói.

Làn sóng ứng dụng AI trong 5G

Nhiều nhà nghiên cứu khác, trong đó bao gồm hai người đã có công trình tại GTC Digital, hiện đang bắt đầu tìm hiểu về tiềm năng của AI trong 5G.

Cụ thể, các nhà nghiên cứu tại Đại học Bang Arizona đã thử thách với một trong những vấn đề lớn nhất của 5G, đó là tạo ra một phương thức điều hướng sóng milimet mới, giúp tận dụng tối đa AI và các đặc điểm dò tia trong GPU Turing của NVIDIA.

Giáo sư Terng-Yin Hsu chia sẻ về một mạng 5G sử dụng trạm sóng di động dựa trên GPU NVIDIA tại trường Đại học Quốc gia Chiao Tung, Đài Loan: Những gì chúng tôi đang làm mới chỉ là khởi đầu. Tôi nghĩ rằng, sau quá trình tìm hiểu, chúng tôi sẽ sử dụng các giải pháp hybrid kết hợp với kiến thức dữ liệu và tên miền”.

So với 4G LTE, 5G nhắm tới nhiều use case hơn, cùng với đó là giao diện vô tuyến phức tạp hơn. “Những phương thức AI như machine learning cũng là giải pháp nhiều hứa hẹn cho các vấn đề này,” Hou của Virginia Tech nói.

GPU của NVIDIA đã kết hợp sự linh hoạt của các môi trường CUDA và cuDNN, cùng với khả năng mở rộng của việc kết hợp nhiều GPU trên NVLink. Chính điều này đã khiến đây trở thành nền tảng lý tưởng cho AI trên 5G.

Thời điểm hiện tại sẽ là một bước ngoặt trong lịch sử ngành viễn thông, bởi lẽ các nguyên lý xử lý tín hiệu không dây truyền thống đã tồn tại suốt hàng thập kỷ, và AI cùng deep learning sẽ mang lại một làn sóng mới cho lĩnh vực này.

Theo NVIDIA

Tin liên quan: