机器学习能否解决复杂的5G基带技术带来的挑战?

Zeev Kaplan, Communication Algorithms Team Leader, CEVA

今年巴塞罗那举办的世界移动大会 (MWC) 充满了令人兴奋的产品发布和公告. 虽然有少数产品正试图重燃经典, 像诺基亚8110 4G手机是依照最初的《黑客帝国》电影复古改造而来的, 但大多数产品则是展望未来. 其中两种技术尤其代表了移动世界的未来: 人工智能 (AI) 和5G通信. 但这两个领域之间的联系是什么? 继续阅读下面的文章将找到答案.

5G+AI=未来 (图片来源于: Shutterstock)

人工智能是最受欢迎的流行词, 但真实性有多少?

人工智能是一个巨大的商机. 据毕马威统计, 人工智能和机器学习在2017年获得了120亿美元的风投, 比前年增加了一倍. 但如同每一个热门趋势一样, 这个词的使用范围远远超出了它的真实含义. 不要误解我的意思, 从自动驾驶车辆和机器人, 到智能音箱和耳机, 人工智能正在改变世界. 然而, 许多产品将人工智能作为卖点, 但实际上是基于已经编写好算法, 所以分辨流行词汇和实际是非常重要的.

人工智能的使用也许并不是为了创造一个像影片《真实的人类》 (Humans) 里一样超级智能强大的人形机器, 或是《西部世界》 (Westworld) 里面的机器人. 它可以被应用于更普遍更专业的应用上. 但要被认定是人工智能, 它将包括一个学习过程和生成一个结果, 可能无法通过简单野蛮的计算实现. 这种类型的人工智能正变得非常普遍, 尤其是围绕深度学习和神经网络, 它们驱动的许多技术每天被数百万人使用.

5G的挑战: 极快的速度伴随极高的复杂度

MWC另一个巨大的话题是5G. 我的同事给出了2017年中期的5G态势这个不错的概述, 令人印象深刻的是可以看到5G技术已经发展了多远. 5G有望成为革命性的技术, 推动如自动驾驶车辆, 智能家居和智慧城市, 移动增强和虚拟现实以及4K视频流应用的发展. 这样的预期已经持续了一段时间, 现在, 5G的潜力正在开始结晶.

一个例子是最近诺基亚发布ReefShark Soc准备迎接 5G的挑战, 其中包括用于无线通信的CEVA-XC架构. 据路透社报道, 甚至唐纳德·特朗普总统的安全团队都希望加快启动美国的5G网络建设, 作为应对来自海外网络和经济安全威胁的对策. 现在可以有把握地说, 人人都知道5G是通信的未来.

5G令人满意的原因有很多. 它的带宽将远远大于4G, 可以支持之前不可用的流媒体内容. 可靠性大大提升, 使关键性任务和极低延时的场景, 例如自动驾驶得到保障. 它还将大幅增加可连接设备的数量, 互联设备将呈指数级增长, 形成物联网 (IoT) . 所以, 从家用最小的传感器到最复杂的自动化车辆, 都将受益于5G技术.

极其复杂的计算也会带来问题. 例如高达60 GHz的毫米波频段技术, 大规模MIMO (多输入多输出支持64-256天线) 和低波段 sub-6GHz的频率, 为5G物理层 (PHY) 引入了新的挑战和大量复杂且非线性的计算. 除了所有这些复杂性, 5G的定义还没有正式标准化. 5G新空口 (NR) release-15是3GPP最新发布的版本, 但目前所有芯片必须保持支持release-16的灵活性, 以及非3GPP标准的其他版本. 满足这些要求需要一种与以往不同的全新方法.

我们在巴塞罗那展台演示的5G demo (图片来源于: CEVA)

用机器学习和功能强大的DSP承担5G的挑战

在我们的MWC展位, 我们介绍的方案可以解决这些令人生畏的挑战. CEVA PentaG是一种先进的针对智能手机和宽带连接设备的5G NR IP平台. 这个特有方案结合了我们作为通信DSP领导者的丰富经验, 和我们在人工智能特别是机器学习上的专业知识. 该平台集成了一个增强版的CEVA-XC4500 DSP加上先进的人工智能处理器, 一个强大的矢量MAC单元 (VMU) 协处理器, 一组CEVA-X2 DSP和优化的硬件加速器.

这种组合具有独一无二的能力, 可以通过极低的功耗处理5G繁重的计算, 并具备未来软件更新的灵活性. 我们在MWC的演示表明PentaG可以处理复杂的信道状态信息 (CSI) 和最高支持MIMO4x4和256 QAM这样具有挑战的应用场景. CEVA 的创新方法是使用人工智能处理5G的CSI计算, 使5G先进接收器 (例如基于准最大似然MIMO译码器) 达到最高的吞吐量. 引入人工智能有助于缩小性能不匹配的差距, 克服现有方法的复杂性屏障. 很高兴看到大家对我们技术表现出高度的兴趣并参与其中. 如果你错过了演示, 一定要跟随我们, 抓住下一次展示的机会.

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