突破瓶颈，英特尔构建AI破局基础！
突破瓶颈也能驾轻就熟，英特尔构建AI破局之基
飞象原创（魏德龄/文）在2024通信展上，「通信的下一步如何发展」成为众多讨论的焦点。尽管5G网络尚处于中期阶段，但关于技术达到香农极限后的忧虑已经开始浮现，随之而来的还有日益增加的能耗和运维压力。
在这一通信网络发展逐渐逼近瓶颈的背景下，人工智能的崛起被视为打破困境的关键所在。
突破通信瓶颈的钥匙
随着频谱资源的逐渐耗尽，在有限的频宽中如何实现更高效的利用，成为AI可以探索的新机遇。此外，AI还能够增强新兴通信标准的功能，例如，理论上可以通过相同的带宽传递更多信息的语义通信，AI在精准编码和解码过程中将发挥至关重要的作用。
面对日益严峻的能耗挑战，过去两年中，依托AI技术优化运维管理的解决方案层出不穷。通过在接入网中引入AI，以往一刀切的电源管理方式已经转变为基于真实使用数据的智能化自动化调整，从而保障用户体验。此外，AI还能监测每个基站的耗电情况，一旦发现异常，迅速定位故障根源。
如果说AI与通信的融合是一个不可避免的趋势，那么融合的方式便成为了其中的关键。考虑到投资成本和引入难度，这一想法或许会变得难以实现。AIPC正是许多人对这一点的理想化设想，利用具备运行AI能力的通用硬件平台，用户可以通过自行配置模型或安装现成应用程序，将其转变为本地AI设备。
实际上，经过多年的技术积累，接入网同样具备了实现这一契机。以英特尔中国网络与边缘事业部网络事业总经理阮伯超在2024通信展期间的主题演讲中展示的电信网络现代化演进路径为例，英特尔及其合作伙伴已成功实现网络虚拟化与云化，具备了云原生网络功能部署的能力。在持续努力于虚拟化无线接入网（vRAN）的过程中，英特尔也实现了硬件解耦，使得软件定义的传统通信网络变为可能。
在此基础上，引入可突破瓶颈的AI变得轻而易举。
AI也能如同软件
「也就是说，AI软件与其他软件并无太大区别，可以直接部署在同一平台上运行，因此一切变得简化，无需两套操作系统。」阮伯超指出，英特尔认为，未来选择AI平台时，必须选择一个通用平台，能够将通信技术（CT）、信息技术（IT）、操作技术（OT）以及人工智能（AI）整合在一起。
在电信网络领域，如何利用机器学习技术让接入网引入AI，确保业务负载与AI负载共享统一的硬件平台，一直是英特尔研究的重点。在引入AI的整个过程中，从AI模块的预训练、推理到部署到接入网系统中，英特尔专注于实现自动化，使合作伙伴能够更灵活、快速地将其应用到实际场景中。
今年2月份，英特尔在巴展期间推出了vRANAI开发套件，旨在利用可扩展的至强处理器为虚拟化接入网带来创新。基于这一集成了AI加速的至强平台，结合其他英特尔优化软件，如OpenVINO和oneAPI，英特尔构建了这一AI开发套件。
该套件使用户能够在英特尔FlexRAN软件中获取所有资源和参数，并通过高效的AI引擎以毫秒级别进行决策，调整调配或节能信息。套件中包含专门为接入网应用设计的预训练AI模型和优化过的推理代码，为展示AI模型的实用性，套件还提供参考的端到端系统，以用例形式展现模型在实际场景中的增益。
「有了英特尔vRANAI开发套件，我们的合作伙伴和开发者无需从头开发自己的AI模型，而是可以将数据集直接用于预处理和预训练的模型，并将新的训练数据应用到推理代码中，借助参考用例，更快地应用于实际应用中，从而大幅缩短开发周期。」英特尔中国网络与边缘事业部软件研发负责人表示。
作为硬件核心的至强处理器在今年也迎来了重要升级，能效核产品适合用于传统网络功能虚拟化应用。由于在许多网络产品中，输入/输出操作频繁，例如数据包的收发，这些操作并不需要像数学运算或AI计算那样强大的处理能力，因此能效核产品在此情况下提供了更优的性价比和能效比。
这也为降低电信网络的能耗提供了新的可能性。例如，通过英特尔至强6的5G核心网节能方案，运营商无需更改核心网任何功能或调整性能，软件可以灵活地根据用户流量调整CPU或处理器的主频。电信运营商还可以根据需求在方案中进行规则搭配，根据时间或流量调整核心数。
如今，AI如同软件一般与电信网络的融合便捷无比，伴随5G-A的部署，AI正在释放出更多的潜力。
5G-A与AI融合进行时
目前，英特尔提供的5G-A与AI融合的边缘计算平台是一个完整的端到端系统，涵盖了从无线接入网到核心网，再到各类应用的整体架构。其云原生结构不仅具有极高的可靠性，也为5G-A与AI的融合提供了更多机遇。
众所周知，5G-A标准围绕定位功能引入了多项增强特性，例如通过多天线技术、超宽带频段和新信号处理算法，进一步提升定位精度。此外，由于其原理上不依赖于卫星，通过集成多种定位技术，也能实现室内外的无缝切换，为广泛的工业、商业和消费场景提供新解决方案。
从定位的原理来看，若要提升精确度，算法软件需要对参数进行更深入的解析。在云原生技术的优势下，开发者可以在生态系统中引入差分路损、AI指纹数据库和TDOA，配合FlexRAN与至强处理器，无需额外硬件投资，就能以编程方式提升定位精度至亚米级。
再如5G-A在时间敏感网络（TSN）上的全新升级，为AI驱动的车路协同感知和决策提供了全新可能。在论坛上，英特尔分享了TSN与V2X（AI）解决方案，通过英特尔边缘平台与边缘融合AI模型的组合，优化了摄像头、雷达视频的解析时延。5G-TSN模块与交通信号灯、摄像头、激光雷达等传感设备相连，并通过车载应用实现车路通信。多RSU激光雷达数据融合算法模型与车路协同感知融合模型的输出通过V2X服务器和网络TT模块与UPF/gNB进行数据传输，确保车辆与交通设备之间的实时数据交流。
「我们在网络领域合作开发的vRAN、5G核心网等应用，以及针对特定行业的解决方案，如可编程逻辑控制器（PLC）、视频分析模块和车联网（V2X）等，均为我们的合作伙伴构建和扩展应用提供支持。」英特尔中国网络与边缘事业部无线产品相关负责人表示。
当通信接近极限，AI的引入拓展了新的维度，英特尔所构建的破局基础，正在加速两者之间的融合，使得突破变得轻而易举。
