機器學習能否解決複雜的5G基帶技術帶來的挑戰?

Zeev Kaplan, Communication Algorithms Team Leader, CEVA

今年巴塞羅那舉辦的世界移動大會 (MWC) 充滿了令人興奮的產品發布和公告. 雖然有少數產品正試圖重燃經典, 像諾基亞8110 4G手機是依照最初的《黑客帝國》電影複古改造而來的, 但大多數產品則是展望未來. 其中兩種技術尤其代表了移動世界的未來: 人工智慧 (AI) 和5G通信. 但這兩個領域之間的聯繫是什麼? 繼續閱讀下面的文章將找到答案.

5G+AI=未來 (圖片來源於: Shutterstock)

人工智慧是最受歡迎的流行詞, 但真實性有多少?

人工智慧是一個巨大的商機. 據畢馬威統計, 人工智慧和機器學習在2017年獲得了120億美元的風投, 比前年增加了一倍. 但如同每一個熱門趨勢一樣, 這個詞的使用範圍遠遠超出了它的真實含義. 不要誤解我的意思, 從自動駕駛車輛和機器人, 到智能音箱和耳機, 人工智慧正在改變世界. 然而, 許多產品將人工智慧作為賣點, 但實際上是基於已經編寫好演算法, 所以分辨流行辭彙和實際是非常重要的.

人工智慧的使用也許並不是為了創造一個像影片《真實的人類》 (Humans) 裡一樣超級智能強大的人形機器, 或是《西部世界》 (Westworld) 裡面的機器人. 它可以被應用於更普遍更專業的應用上. 但要被認定是人工智慧, 它將包括一個學習過程和生成一個結果, 可能無法通過簡單野蠻的計算實現. 這種類型的人工智慧正變得非常普遍, 尤其是圍繞深度學習和神經網路, 它們驅動的許多技術每天被數百萬人使用.

5G的挑戰: 極快的速度伴隨極高的複雜度

MWC另一個巨大的話題是5G. 我的同事給出了2017年中期的5G態勢這個不錯的概述, 令人印象深刻的是可以看到5G技術已經發展了多遠. 5G有望成為革命性的技術, 推動如自動駕駛車輛, 智能家居和智慧城市, 移動增強和虛擬現實以及4K視頻流應用的發展. 這樣的預期已經持續了一段時間, 現在, 5G的潛力正在開始結晶.

一個例子是最近諾基亞發布ReefShark Soc準備迎接 5G的挑戰, 其中包括用於無線通信的CEVA-XC架構. 據路透社報道, 甚至唐納德·特朗普總統的安全團隊都希望加快啟動美國的5G網路建設, 作為應對來自海外網路和經濟安全威脅的對策. 現在可以有把握地說, 人人都知道5G是通信的未來.

5G令人滿意的原因有很多. 它的頻寬將遠遠大於4G, 可以支援之前不可用的流媒體內容. 可靠性大大提升, 使關鍵性任務和極低延時的場景, 例如自動駕駛得到保障. 它還將大幅增加可連接設備的數量, 互聯設備將呈指數級增長, 形成物聯網 (IoT) . 所以, 從家用最小的感測器到最複雜的自動化車輛, 都將受益於5G技術.

極其複雜的計算也會帶來問題. 例如高達60 GHz的毫米波頻段技術, 大規模MIMO (多輸入多輸出支援64-256天線) 和低波段 sub-6GHz的頻率, 為5G物理層 (PHY) 引入了新的挑戰和大量複雜且非線性的計算. 除了所有這些複雜性, 5G的定義還沒有正式標準化. 5G新空口 (NR) release-15是3GPP最新發布的版本, 但目前所有晶片必須保持支援release-16的靈活性, 以及非3GPP標準的其他版本. 滿足這些要求需要一種與以往不同的全新方法.

我們在巴塞羅那展台演示的5G demo (圖片來源於: CEVA)

用機器學習和功能強大的DSP承擔5G的挑戰

在我們的MWC展位, 我們介紹的方案可以解決這些令人生畏的挑戰. CEVA PentaG是一種先進的針對智能手機和寬頻連接設備的5G NR IP平台. 這個特有方案結合了我們作為通信DSP領導者的豐富經驗, 和我們在人工智慧特別是機器學習上的專業知識. 該平台整合了一個增強版的CEVA-XC4500 DSP加上先進的人工智慧處理器, 一個強大的向量MAC單元 (VMU) 協處理器, 一組CEVA-X2 DSP和優化的硬體加速器.

這種組合具有獨一無二的能力, 可以通過極低的功耗處理5G繁重的計算, 並具備未來軟體更新的靈活性. 我們在MWC的演示表明PentaG可以處理複雜的通道狀態資訊 (CSI) 和最高支援MIMO4x4和256 QAM這樣具有挑戰的應用場景. CEVA 的創新方法是使用人工智慧處理5G的CSI計算, 使5G先進接收器 (例如基於准最大似然MIMO解碼器) 達到最高的吞吐量. 引入人工智慧有助於縮小性能不匹配的差距, 克服現有方法的複雜性屏障. 很高興看到大家對我們技術表現出高度的興趣並參與其中. 如果你錯過了演示, 一定要跟隨我們, 抓住下一次展示的機會.

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