6G 무선 시스템의 AI 성능 벤치마킹

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무선 엔지니어는 인공 지능 (AI)과 머신 러닝 (ML)을 5G 및 6G 네트워크에 내장하기 위해 노력하고 있습니다. AI를 실제 시스템에 배포하려면 새로운 하드웨어와 소프트웨어에 대한 투자를 정당화하기 위해 기존의 방법에 비해 측정 가능한 성능 이점이 있어야 합니다. 엔지니어는 시뮬레이션 및 리얼타임 테스트베드에서 AI를 벤치마킹하여 실제 배포 조건에서 성능을 보여줘야 합니다. AI의 성능을 기존의 방법과 비교하기 위해 엔지니어에게 필요한 것은 다음과 같습니다.

AI 알고리즘의 구체적인 성능 측정 데이터를 수집하는 방법
시스템 레벨에서 AI의 성능을 보여주는 수정 가능한 리얼타임 무선 링크에 대한 접근 권한
기존 알고리즘과 AI 알고리즘 간에 쉽게 전환할 수 있는 테스트베드

AI/ML 성능 벤치마킹 테스트베드

리얼타임 기지국 (gNB) 에뮬레이터와 리얼타임 사용자 장비 (UE) 에뮬레이터는 OpenAirInterface (OAI) 5G NR 소프트웨어를 사용하여 표준 서버에서 실행됩니다.
NI Ettus USRP 소프트웨어 정의 라디오 (SDR) 디바이스는 RF 프런트엔드로 작동하여 Over the Air 테스트베드를 생성하거나 채널 에뮬레이터에 연결하여 신호 대 노이즈를 변경하고 감쇠 채널 모델을 실행할 수 있습니다.
OAI gNB 소프트웨어는 TensorFlow™에서 기존 알고리즘 또는 ML 모델 실행 간에 전환할 수 있습니다.
특정 검증 시나리오는 기존 모델과 ML 모델 모두에서 실행하여 정의 및 반복 가능한 채널 조건에서 각 방법이 어떻게 수행되는지에 대한 성능 데이터를 수집할 수 있습니다.
RF 데이터 기록 API와의 페어링으로 교육 모델에서 AI 강화 네트워크의 시스템 레벨 성능 측정까지 AI 연구를 위한 완벽한 테스트 환경을 만듭니다.

솔루션의 장점

오픈 소스 5G NR 호환 소프트웨어 스택을 실행하는 AI/ML 연구를 위한 경제적인 테스트베드
채널 에뮬레이터를 통해 또는 무선으로 실행되도록 시스템을 설정하여 다양한 실제 네트워크 조건을 프로토타이핑

리얼타임 네트워크의 일부로 물리 계층의 AI/ML 모델을 벤치마킹할 수 있도록 수정 가능하고 유연함

AI 모델의 성능 측정 방법 살펴보기

6G 네트워크를 위한 뉴럴 리시버의 예

NI의 SDR 하드웨어를 사용하여 리얼타임 무선 네트워크 내에서 AI 모델의 성능을 측정하는 테스트베드를 빌드할 수 있습니다. 이 데모에서는 기존 방법과 비교하여 이 테스트베드를 사용하여 뉴럴 리시버의 성능을 측정하는 방법을 알아봅니다.

NI 에코시스템으로 솔루션 구축

NI는 어플리케이션별 요구사항에 맞게 사용자 정의된 다양한 솔루션 통합 옵션을 제공합니다. 완전한 시스템 제어를 위해 자체적인 사내 통합 팀을 활용해도 되고, NI와 전 세계적인 NI 파트너 네트워크의 전문성을 활용하여 턴키 솔루션을 구할 수도 있습니다.

NI 파트너 네트워크

NI 파트너 네트워크는 도메인, 어플리케이션 및 종합 테스트 개발 전문가로 구성된 글로벌 커뮤니티로, 엔지니어링 커뮤니티의 요구사항을 충족시키기 위해 NI와 긴밀히 협력합니다. NI 파트너는 신뢰할 수 있는 솔루션 제공업체, 시스템 통합업체, 컨설턴트, 제품 개발자, 실력 있는 서비스 및 영업 채널 전문가들로 구성되어 있으며, 이들은 광범위한 산업 및 어플리케이션 영역에 분포되어 있습니다.

서비스 및 지원

NI는 어플리케이션 수명 주기 전반에 걸쳐 고객과 협력하여 교육, 기술 지원, 컨설팅 및 통합 서비스, 유지 관리 프로그램을 제공합니다. 고객은 NI 특정 사용자 그룹과 지역별 사용자 그룹에 참여하여 새로운 기술을 접할 수 있으며 온라인과 방문 교육으로도 기술을 습득할 수 있습니다.