Ежегодное мероприятие GTC от Nvidia в самом разгаре. Разработчик GPU, T-Mobile US и Nokia используют технологию AI-RAN для развертывания агентов компьютерного зрения с ИИ, которые «понимают физический мир». — telecomtv.com
Если вы думали, что MWC26 исчерпал запасы новостей о телекоммуникациях, ориентированных на ИИ, на некоторое время, вы ошибались – на мероприятии GTC (конференция по технологиям GPU) компании Nvidia среди цунами анонсов, связанных с ИИ, есть несколько, которые намекают на то, как коммуникационная инфраструктура может поддерживать все более автоматизированное общество.
Эти анонсы включают усилия Nvidia, T-Mobile US и Nokia по демонстрации того, как «инфраструктура AI-RAN следующего поколения может трансформировать беспроводную сеть в платформу для распределенных высокопроизводительных вычислений на периферии с помощью ИИ, создавая основу для разработчиков для развертывания агентов компьютерного зрения с ИИ, которые понимают физический мир в городах, коммунальных службах и на промышленных объектах с использованием платформы Nvidia Metropolis».
Эта тройка не новички – они все являются членами-основателями AI-RAN Alliance, который был запущен в феврале 2024 года, и, конечно же, в прошлом году Nvidia инвестировала 1 млрд долларов в Nokia и теперь помогает определять стратегию RAN финского вендора.
Nvidia отмечает в этом анонсе, что T-Mobile US стала «первой компанией в США, которая пилотирует инфраструктуру AI-RAN от Nvidia с программным обеспечением anyRAN от Nokia, и теперь работает с избранными партнерами Nvidia по физическому ИИ, демонстрируя, как базовые станции и мобильные коммутационные узлы могут поддерживать распределенные рабочие нагрузки периферийного ИИ, продолжая при этом обеспечивать передовую 5G-связь».
Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг отметил: «Телекоммуникационные сети превращаются в инфраструктуру ИИ, обеспечивающую работу миллиардов устройств – от агентов компьютерного зрения до роботов и автономных транспортных средств – для восприятия, прослушивания и действия в режиме реального времени. Превращая сеть 5G в распределенный компьютер с ИИ вместе с T-Mobile и Nokia, мы создаем масштабируемый план для мировой инфраструктуры периферийного ИИ».
Генеральный директор T-Mobile US Срини Гопалан добавил: «Превращение сетей в распределенные вычислительные платформы ИИ для раскрытия всего потенциала физического ИИ потребует сверхнизкой задержки и пространственно-временной когерентности на периферии сети для миллиардов конечных точек, и именно это мы построили в T-Mobile. Благодаря первой в стране сети 5G standalone и 5G-Advanced мы занимаем уникальное положение, чтобы помочь обеспечить будущее, в котором интеллектуальные системы не ждут облака, а полагаются на интеллектуальные сети, которые позволяют им действовать в режиме реального времени».
Nvidia давно осознала важность распределения вычислений ИИ на периферии сети, а не только в централизованных центрах обработки данных. Она также поняла, что сектор, который уже имеет распределенные физические узлы с источниками питания, а также присущую ему потребность в периферийных вычислениях, – это сектор телекоммуникационных операторов, и, в частности, операторы мобильной связи. Именно поэтому Nvidia так стремится к тому, чтобы графические процессоры были встроены в инфраструктуру сети радиодоступа, что позволило бы реализовать широкий спектр приложений ИИ в реальном времени на обширной территории.
По мнению Nvidia, «Переход к AI-RAN на базе ускоренных вычислений Nvidia решает критическое узкое место в масштабировании физического ИИ: отсутствие низколатентного, безопасного и повсеместного подключения. В то время как Wi-Fi ограничен зоной покрытия и безопасностью, сеть 5G standalone от T-Mobile обеспечивает покрытие на большой территории и гарантированное качество обслуживания, необходимое для работы сложных агентов ИИ на оживленных городских перекрестках, промышленных объектах и в сельской местности. Эта архитектура позволяет физическому ИИ выгружать сложные вычисления с устройства на ближайшее периферийное расположение. Перемещение тяжелой обработки на периферию сети позволяет разработчикам оптимизировать требования к аппаратному обеспечению для отдельных камер и роботов, что делает возможным экономически эффективное масштабирование сложных моделей ИИ на миллиарды взаимосвязанных устройств».
Мы наверняка услышим больше об AI-RAN и пересечении Nvidia и сектора сетевых коммуникаций в ходе GTC.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Ray Le Maistre