GPU 加速 5G 基站的的 DICT 融合.pdf

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1、Nov 2020, 英伟达 5G DevRel 潘志建 GPU加速5G基站的的DICT融合 2 GPU于我们生活的每一个领域数据中心云边缘终端 3 5G产业的不断演进更大的速率，更低的延迟，更多的连接设备，更多AI场景的融合相对于4G网络，5G网将提供1000倍的带宽和仅仅十分之一的延迟到2025年，处于边缘的AI应用拥有总经济影响高达每年11万亿美元的潜力高带宽，低延迟海量IOT设备与AI应用相融合 2025年全球IoT设备将在超过1500亿台，同时这一数字将在2035年达到1万亿。我们需要的是一张灵活，可裁剪，可演进的的网络软件定义的设备公开和标准协议基于VNF

2、和CNF的部署 4 5G的常见智能视频分析(IVA)应用把像素变成洞察力工业现场智能零售智慧城市商业及公共安全 5 灵活和可裁剪的5G网络不同于4G，未来不同的应用将被不同的网络切片支持。只有通用硬件平台，通过软件定义的方式，才能快速的支持RAN, UPF, MEC等网元功能，真正做到DICT融合。软件定义的5G网络方案，使能网络切片功能智慧城市高清游戏工业现场远程控制 uR-LLC eMBB mMTC 6 AERIAL STACK: 基于GPU的5G vRAN解决方案内联处理，避免系统瓶颈 CPU 内存 F1FH PCIePCIe 硬件加速器内存 PCIe CPU 内存

3、F1FH PCIePCIe GPU 内存 PCIe CPU: 层1 + 层2 功能传统硬件加速 CPU: 层2功能 GPU: 层1功能 VS 传统硬件加速方案数据在PCIe与DDR中反复传输 PCIe 吞吐率以及可编程硬件加速器的规模限制基于GPU的vRAN方案数据直接从GPU高速内存中获得物理层处理无需CPU参与纯软件实现 Option 7.2 FAPI NIC: eCPRI 7 对功耗归一化的上行吞吐率对比，在标准的上行8 layer 条件下，GPU是竞争对手 3.5倍。 0 0.002 0.004 0.006 0.008 0.01 0.012 0.014 0.016 0.018 0.02 024681012141618 Normalized Throughput (Gbps/W) # of Uplink Layers Normalized Uplink Throughp

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