突破瓶頸，英特爾構建AI破局基礎！
突破瓶頸也能駕輕就熟，英特爾構建AI破局之基
飛象原創（魏德齡/文）在2024通訊展上，「通訊的下一步如何發展」成為眾多討論的焦點。盡管5G網路尚處於中期階段，但關於技術達到夏農極限後的憂慮已經開始浮現，隨之而來的還有日益增加的能耗和運維壓力。
在這一通訊網路發展逐漸逼近瓶頸的背景下，人工智慧的崛起被視為打破困境的關鍵所在。
突破通訊瓶頸的鑰匙
隨著頻譜資源的逐漸耗盡，在有限的頻寬中如何實作更高效的利用，成為AI可以探索的新機遇。此外，AI還能夠增強新興通訊標準的功能，例如，理論上可以透過相同的頻寬傳遞更多資訊的語意通訊，AI在精準編碼和解碼過程中將發揮至關重要的作用。
面對日益嚴峻的能耗挑戰，過去兩年中，依托AI技術最佳化運維管理的解決方案層出不窮。透過在接入網中引入AI，以往一刀切的電源管理方式已經轉變為基於真實使用數據的智慧化自動化調整，從而保障使用者體驗。此外，AI還能監測每個基站的耗電情況，一旦發現異常，迅速定位故障根源。
如果說AI與通訊的融合是一個不可避免的趨勢，那麽融合的方式便成為了其中的關鍵。考慮到投資成本和引入難度，這一想法或許會變得難以實作。AIPC正是許多人對這一點的理想化設想，利用具備執行AI能力的通用硬體平台，使用者可以透過自行配置模型或安裝現成應用程式，將其轉變為本地AI裝置。
實際上，經過多年的技術積累，接入網同樣具備了實作這一契機。以英特爾中國網路與邊緣事業部網路事業總經理阮伯超在2024通訊展期間的主題演講中展示的電信網路現代化演進路徑為例，英特爾及其合作夥伴已成功實作網路虛擬化與雲化，具備了雲原生網路功能部署的能力。在持續努力於虛擬化無線接入網（vRAN）的過程中，英特爾也實作了硬體解耦，使得軟體定義的傳統通訊網路變為可能。
在此基礎上，引入可突破瓶頸的AI變得輕而易舉。
AI也能如同軟體
「也就是說，AI軟體與其他軟體並無太大區別，可以直接部署在同一平台上執行，因此一切變得簡化，無需兩套作業系統。」阮伯超指出，英特爾認為，未來選擇AI平台時，必須選擇一個通用平台，能夠將通訊技術（CT）、資訊科技（IT）、操作技術（OT）以及人工智慧（AI）整合在一起。
在電信網路領域，如何利用機器學習技術讓接入網引入AI，確保業務負載與AI負載共享統一的硬體平台，一直是英特爾研究的重點。在引入AI的整個過程中，從AI模組的預訓練、推理到部署到接入網系統中，英特爾專註於實作自動化，使合作夥伴能夠更靈活、快速地將其套用到實際場景中。
今年2月份，英特爾在巴展期間推出了vRANAI開發套件，旨在利用可延伸的至強處理器為虛擬化接入網帶來創新。基於這一整合了AI加速的至強平台，結合其他英特爾最佳化軟體，如OpenVINO和oneAPI，英特爾構建了這一AI開發套件。
該套件使使用者能夠在英特爾FlexRAN軟體中獲取所有資源和參數，並透過高效的AI引擎以毫秒級別進行決策，調整調配或節能資訊。套件中包含專門為接入網套用設計的預訓練AI模型和最佳化過的推理程式碼，為展示AI模型的實用性，套件還提供參考的端到端系統，以用例形式展現模型在實際場景中的增益。
「有了英特爾vRANAI開發套件，我們的合作夥伴和開發者無需從頭開發自己的AI模型，而是可以將數據集直接用於預處理和預訓練的模型，並將新的訓練數據套用到推理程式碼中，借助參考用例，更快地套用於實際套用中，從而大幅縮短開發周期。」英特爾中國網路與邊緣事業部軟體研發負責人表示。
作為硬體核心的至強處理器在今年也迎來了重要升級，能效核產品適合用於傳統網路功能虛擬化套用。由於在許多網路產品中，輸入/輸出操作頻繁，例如封包的收發，這些操作並不需要像數學運算或AI計算那樣強大的處理能力，因此能效核產品在此情況下提供了更優的價效比和能效比。
這也為降低電信網路的能耗提供了新的可能性。例如，透過英特爾至強6的5G核心網節能方案，營運商無需更改核心網任何功能或調整效能，軟體可以靈活地根據使用者流量調整CPU或處理器的主頻。電信業者還可以根據需求在方案中進行規則搭配，根據時間或流量調整核心數。
如今，AI如同軟體一般與電信網路的融合便捷無比，伴隨5G-A的部署，AI正在釋放出更多的潛力。
5G-A與AI融合進行時
目前，英特爾提供的5G-A與AI融合的邊緣計算平台是一個完整的端到端系統，涵蓋了從無線接入網到核心網，再到各類套用的整體架構。其雲原生結構不僅具有極高的可靠性，也為5G-A與AI的融合提供了更多機遇。
眾所周知，5G-A標準圍繞定位功能引入了多項增強特性，例如透過多天線技術、超寬頻頻段和新訊號處理演算法，進一步提升定位精度。此外，由於其原理上不依賴於衛星，透過整合多種定位技術，也能實作室內外的無縫切換，為廣泛的工業、商業和消費場景提供新解決方案。
從定位的原理來看，若要提升精確度，演算法軟體需要對參數進行更深入的解析。在雲原生技術的優勢下，開發者可以在生態系中引入差分路損、AI指紋資料庫和TDOA，配合FlexRAN與至強處理器，無需額外硬體投資，就能以編程方式提升定位精度至亞米級。
再如5G-A在時間敏感網路（TSN）上的全新升級，為AI驅動的車路協同感知和決策提供了全新可能。在論壇上，英特爾分享了TSN與V2X（AI）解決方案，透過英特爾邊緣平台與邊緣融合AI模型的組合，最佳化了網路攝影機、雷達視訊的解析時延。5G-TSN模組與交通訊號燈、網路攝影機、雷射雷達等傳感裝置相連，並透過車載套用實作車路通訊。多RSU雷射雷達數據融合演算法模型與車路協同感知融合模型的輸出透過V2X伺服器和網路TT模組與UPF/gNB進行數據傳輸，確保車輛與交通裝置之間的即時數據交流。
「我們在網路領域合作開發的vRAN、5G核心網等套用，以及針對特定行業的解決方案，如可編程邏輯控制器（PLC）、視訊分析模組和車聯網（V2X）等，均為我們的合作夥伴構建和擴充套件套用提供支持。」英特爾中國網路與邊緣事業部無線產品相關負責人表示。
當通訊接近極限，AI的引入拓展了新的維度，英特爾所構建的破局基礎，正在加速兩者之間的融合，使得突破變得輕而易舉。
