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运用可扩展智能异构计算激发5G极致潜力

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AI热点日报时间:2026-07-01
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在5G商业化刚刚起步的当下,许多人都在思考:这个即将深度融入我们日常生活的技术,究竟能带来多大的变革?从消费者体验、企业运营,到整体经济格局,未来十年,5G的影响将覆盖方方面面。然而,理想虽美好,现实却始终绕不开性能、功耗、覆盖范围和成本这几大挑战。 应对重重挑战 先从性能说起。目前,中频段(低于6

在5G商业化刚刚起步的当下,许多人都在思考:这个即将深度融入我们日常生活的技术,究竟能带来多大的变革?从消费者体验、企业运营,到整体经济格局,未来十年,5G的影响将覆盖方方面面。然而,理想虽美好,现实却始终绕不开性能、功耗、覆盖范围和成本这几大挑战。

运用可扩展的智能异构计算将 5G 潜力发挥到极致

应对重重挑战

先从性能说起。目前,中频段(低于6GHz)的大规模MIMO无线电,例如32T32R和64T64R,是全球5G NR部署的主力。这类系统主要依赖波束成形技术,现场测试虽在下行吞吐量方面看到了明显改善,但实际表现仍低于预期。此外,功耗、覆盖范围和成本问题也亟待解决。尤其是位于蜂窝边缘的用户设备,上行链路性能一直不太理想。

运营商和系统OEM厂商从第一阶段的部署中积累了宝贵经验,正在对新一代5G NR系统进行多项优化。例如,调度器(MAC层)与波束成形(低PHY层)之间的跨层协同优化、波束成形管理功能划分的改进,以及大量引入机器学习算法——这些都是当前研究与实施的重点方向。在功耗与成本方面,采用更高效的氮化镓功率放大器、改进线性化算法、集成数据处理与ADC/DAC功能,正在成为降低大规模MIMO天线板功耗的主流路径。

必须明确一点:我们仍处于5G NR商业推广的早期阶段。增强型移动宽带是目前最主要的应用场景,而基于微服务的5G核心网架构,尚未进入实际部署范畴。随着5G从非独立组网(锚定在LTE上获取控制信令)向独立组网过渡,基于微服务的核心网才会逐步成形。这一转型将催生新的应用场景,同时也对5G NR基站的时延、吞吐量和可靠性提出更高要求。现有基站的安装基础能否适应未来3~5年的新需求,将成为决定新服务能否快速上线的一大关键。

不断变化的运营商需求

随着更多运营商计划部署5G,新一代设备的要求也在持续演进。典型系统带宽将从100MHz倍增至200MHz,载频数及载频组合数量也在增加。对于6GHz以下的无线电,数字前端的目标带宽要高得多。新一代5G系统在中频段或C频段的典型带宽要求是400MHz瞬时带宽(其中占用带宽200MHz),这样多家运营商可以共享设备,减少系统SKU,满足不同国家的需求。

在宽带无线电方面,业界正在考虑采用新型功率放大器技术,特别是氮化镓,进一步将功耗降低5%至10%。但相应的线性化或数字预失真会更加复杂,需要大量计算资源。实现这些改进的同时,必须保持每MHz频谱的功耗水平不上升——这是硬性要求。

将5G潜力发挥到极致水平

对于正在构建5G网络的运营商来说,低于6GHz的中频段大规模MIMO系统(以波束成形为核心)能够提供更高的蜂窝容量,并且可以将容量精准投向最需要的地方。低频段的宏站则天生拥有优异的覆盖特性。因此,一个由良好协调的高容量中频段大规模MIMO系统与大覆盖面积低频段宏站共同构成的移动网络,将是实现大规模、高性能、低成本服务投放的理想组合。

要把网络潜力发挥到极致,5G基带系统需要借助AI/ML算法实现智能化——让无线电以良好协调的方式工作,最大化每个节点的性能,同时高效均衡负载流量。此外,在需要高容量且无线电环境适合毫米波传输的位置,还可以部署5G毫米波无线电。目前毫米波还处于早期试用阶段,部分地区已有部署,预计未来几年将得到改善,届时能在多个站点提供最低成本的数据容量。

关键在于,随着5G核心网的部署蓄势待发,未来几年将涌现众多新服务和新要求。拥有灵活应变的无线电和基带系统来适应这些变化,是保持并最大化资本支出(CAPEX)回报、把握未来收益流的关键。

推动新一代5G网络向前发展

业界把目光投向新一代5G网络时,需要的是基于标准、高度灵活的解决方案——能够将软件可编程能力、实时处理、硬件优化以及任意连接与安全性结合起来。这样的方案能帮助无线系统厂商快速设计、创新和差异化自己的产品,轻松实现现场升级,并带来显著的上市时间(TTM)优势。

对自适应计算的迫切需求

5G基础设施的要求和行业规范仍在不断演进,这对自适应计算提出了非常迫切的需求。赛灵思的7nm Versal™ 自适应计算加速平台(ACAP)就是一种新型异构计算器件,专为满足新一代5G设备的要求而设计。它是一个高度集成的多核异构计算平台,将在5G部署中发挥核心作用,负责完成复杂的实时信号处理,包括用于提高网络容量的先进波束成形算法。

5G要求使用波束成形技术,这就需要高计算密度与先进的高速连接(片上和片外),才能满足低时延要求。不同的系统功能划分和算法实现方案还会带来大量处理性能与计算精度的需求。传统FPGA面临的最大挑战就是如何在满足这些需求的同时,解决散热问题和系统占用空间约束。Versal ACAP能够在低功耗下提供优异的计算密度,从而完成波束成形算法需要的实时、低时延信号处理。AI引擎是Versal AI Core系列的组成部分,是实现所需数学功能的理想方案——不仅提供高计算密度和先进连接,还能在部署后进行重新编程与重新配置。

未来的5G网络

展望未来,5G网络需要更具可扩展性、更加智能化和异构化。分布式小蜂窝、搭载数百天线的大规模MIMO、通过CloudRAN实现的集中式基带处理等技术,将有力提高覆盖和数据吞吐量。网络需要通过回传和光前传安全地连接以执行处理。同时,为了确保5G真正发挥自身潜力,运营商和无线基础设施制造商需要借助技术之力解决容量、连接和性能难题,灵活支持多种标准、多个频段和多个子网络,实现多样化的5G用例和应用。

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