NVIDIA 오픈소스 도구로 연구자들이 6G 네트워크를 설계하는 방식
How NVIDIA Open Source Tools Are Helping Researchers Build Next-Generation 6G Networks
NVIDIA는 1년 전 Aerial 무선 소프트웨어를 오픈소스로 공개했고, Sionna 등과 함께 6G 네트워크 연구를 가속하는 도구 모음을 제공하고 있다. 기사에 따르면 AI Aerial과 Sionna의 전 세계 개발자 채택은 10배 늘었고, 5G/6G 오픈소스 도구 다운로드는 100만 건을 넘었다. 연구자들은 이 도구로 로봇 응답 속도, 신호 수신 성능, 유휴 설비 절전, 네트워크 시뮬레이션 시간을 개선하는 프로젝트를 진행하고 있다. King's College London은 Jetson AGX Orin에서 Sionna를 실행해 목표 지향 의미 통신을 시험했고, 과일 포장과 큐브 적재 실험에서 로봇 작업 완료 시간을 최대 52.6% 줄였다. SoftBank는 신경망 수신기를 NVIDIA Aerial CUDA-Accelerated RAN(ACAR)에 통합해 상용 5G 스마트폰으로 테스트했고, 간섭 조건 15개 설정 모두에서 기존 수신기보다 높은 업링크 처리량을 보였으며 최대 약 60%의 이득을 기록했다. University of Leeds는 DGX Spark 기반 5G 네트워크 박스로 기지국 절전 시스템을 검증해 연결을 유지하면서 RAN 전력 소모를 45.6% 줄였다고 보고했다. CTTC는 GPU 가속 무선 채널 모델을 5G-LENA 시뮬레이터에 적용해 시뮬레이션 실행 시간을 약 3시간에서 10~20분으로 줄였다.
ACAR, Sionna, Jetson AGX Orin 같은 NVIDIA 도구가 신경망 수신기와 GPU 기반 채널 모델을 실제 무선 장비와 시뮬레이션 양쪽에서 쓸 수 있게 해, 6G 연구의 실험 반복 주기를 시간 단위에서 분 단위로 줄일 수 있다.
원문 출처
NVIDIA Blog