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機器學習如何解決複雜的5G基帶技術帶來的挑戰?

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》電影復古改造而來的,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。

機器學習如何解決複雜的5G基帶技術帶來的挑戰?

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)里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。它的帶寬將遠遠大於4G,可以支持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(多輸入多輸出支持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,但目前所有晶元必須保持支持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。

機器學習如何解決複雜的5G基帶技術帶來的挑戰?

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。該平台集成了一個增強版的CEVA-XC4500 DSP加上先進的人工智慧處理器,一個強大的矢量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可以處理複雜的信道狀態信息(CSI)和最高支持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。

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