英伟达确认，涉足新市场

在如今人工智能热潮兴起之前，英伟达的图形处理器（GPU）在电脑游戏行业之外几乎无人知晓。它们并行处理（同时进行多项计算）的能力后来吸引了人工智能开发者的目光，使英伟达一跃成为全球市值最高的公司。如今，首席执行官黄仁勋似乎决心将英伟达的芯片应用到各个领域。今年，英伟达承诺将与台湾联发科合作开发一款个人电脑芯片。此外，还有用于汽车的GPU、用于机器人的GPU，甚至还有用于将家庭变成小型数据中心的GPU。作为GPU全面扩张计划的一部分，英伟达正在研发一款用于6G无线电的芯片。

英伟达向Light Reading证实，此举标志着这家GPU巨头的“AI-RAN”战略取得了重大进展。此前，英伟达已展示了Grace Hopper超级芯片如何取代无线接入网（RAN）中的定制芯片。Grace Hopper是一款超级芯片，它将普通中央处理器（CPU，即Grace部分）与更强大的GPU（即Hopper部分）相结合。Grace Hopper及其相关产品将接管RAN中通常由设备或服务器（业内通常称为中央单元（CU）和分布式单元（DU））完成的计算任务。这样一来，位于桅杆上或屋顶上的天线承载无线单元（RU）——RAN的另一半——便得以保留。

与CU和DU不同，RU此前并非英伟达或通用处理器制造商的目标。早在英伟达涉足RAN领域之前，英特尔就曾以类似的方式推销其CPU，将其作为RAN计算专用集成电路（ASIC）的理想替代品。这种AI-RAN的前身——“虚拟RAN”——理论上可以让电信行业借助面向更广泛用户的芯片，从而获得更高的投资回报。但英特尔已确认，其最新的虚拟RAN产品Granite Rapids不包含RU组件，并且也没有设计RU组件的计划。

为什么需要这样做呢？对于结构更简单的 4G 和 5G 无线电模块来说，第 1 层或物理层（也称 PHY）处理，也就是 RAN 计算中最消耗 IT 资源的部分，是在数据单元 (DU) 中进行的。任何对天线单元数量相对较少的 RU 进行剖析的人都会发现收发器、数据转换器和用于将模拟信号转换为 0 和 1 的数字前端。但他们不太可能遇到在第 1 层发挥重要作用的专用集成电路 (ASIC)。

大规模MIMO技术改变了这一现状。这项技术采用大量天线，并应用于当今更先进的5G无线电中。在这种技术中，第1层功能被分配到DU和RU上，以避免性能下降。其中，RU必须保证支持波束成形，这项智能技术能够使信号精确定位到特定设备，而不是浪费资源覆盖更大的区域。在硬件方面，传统的做法是在RU中集成一个ASIC芯片，用于波束成形和其他此类“底层PHY”网络功能。

正是这些位于无线电单元（RU）中的专用集成电路（ASIC）将被GPU所取代。英伟达在通过电子邮件与Light Reading分享的详细评论中表示，随着无线电单元（RU）变得越来越复杂，此举势在必行。基本的无线电单元（RU）包含四个发射器和接收器。5G Advanced和6G可能会将发射器和接收器的数量增加到128个，这意味着低物理层（PHY）计算所需的处理器性能将是现在的32倍。随着所谓的超高频段MIMO技术（部署在6G的更高频谱频段），拥有多达1024个发射器和接收器的无线电单元（RU）甚至已经成为可能。英伟达表示：“随着超高频段MIMO、7GHz频段和人工智能（AI）算法在6G无线电单元（RU）中的引入，GPU将成为满足计算需求的关键。”

任何RU芯片的缺失都可能限制英伟达在5G和6G领域的发展机遇。在大规模MIMO技术中，通常由同一芯片供应商负责DU和RU之间的第1层通信。如果使用不同的供应商，则第1层软件开发人员需要同时维护两个不同的平台。

在开放式无线接入网（Open RAN）中，原则上，一家公司的分布式单元（DU）可以通过标准化接口与另一家公司的接收单元（RU）连接。但这种安排实际上会更加复杂。一位不愿透露姓名的无线接入网专家表示，这还需要双方的软件开发人员互相公开其严密保护的算法。他指出，他们不愿这样做，部分解释了为什么几乎没有多厂商大规模MIMO技术得到商业部署。

但任何使用 Granite Rapids 来支持大规模 MIMO 的用户都将被迫在 DU 中使用英特尔处理器，并在 RU 中使用其他处理器。英特尔认为这不是问题。由 O-RAN 联盟定义的开放式 RAN 7.2x 接口旨在解决任何互操作性问题，这意味着“性能不再依赖于 DU 和 RU 中使用的相同芯片”，英特尔表示。三星是部署虚拟 RAN 产品最多的供应商，该公司向 Light Reading 证实，其 RU 中的低 PHY 处理部分依赖于自主研发的 ASIC。

然而，按照英特尔之前严格的定义，使用定制芯片进行部分计算会使该产品不符合完全虚拟化无线接入网（RAN）的标准。过去，英特尔的专家曾批评诺基亚宣传其虚拟RAN产品，该产品将所有第1层功能都放在Marvell Technology的定制芯片上。业界后来称之为带有“内联”加速器的虚拟RAN，仅使用英特尔CPU来处理更高层的功能。同样，三星也不得不剥离部分无法虚拟化的第1层功能。

英伟达在其电子邮件声明中表示，该公司现在提出的方案将彻底改变这一切，为供应商提供“更灵活的软件定义计算平台，而非固定功能的芯片”。鉴于定制芯片的特性——硬件和软件紧密耦合——无线接入网（RAN）计算的这一部分一直对更广泛的开发者生态系统封闭。英伟达声称，已向所有熟悉其软件平台CUDA的专家敞开大门，该平台目前已拥有约600万开发者。英伟达更进一步，设计了其基于CUDA的RAN计算架构Aerial，任何人都可以自由使用。

然而，业界对将GPU引入无线接入网（RAN）仍持怀疑态度。即使是那些已经克服了对在数据单元（DU）中使用GPU疑虑的人，也怀疑它们在无线单元（RU）中的经济效益。据估计，无线单元的能耗占移动网络总能耗的90%之多。任何哪怕是略微增加能耗的因素都可能使无线单元变得不可行，而GPU一直以来都以耗电大户而闻名。

但英伟达及其盟友表示，面向数据中心的高能耗GPU无法与该公司为无线接入网（RAN）开发的GPU相提并论。该公司称，在类似“汽车和机器人等受限环境”中，他们已经拥有“能够在低于100瓦的功耗和100摄氏度的温度下运行的嵌入式系统”。一位消息人士称，安装在无线接入网单元（RU）中的GPU更可能类似于专为游戏设计的GPU。

今年Marvell和Nvidia之间似乎发展出了一种耐人寻味的关系。3月份，Nvidia向Marvell投资了20亿美元，但似乎更看重的是后者在光通信领域的技术，而非其无线接入网（RAN）技术。然而，Marvell同时也是三星和诺基亚的RAN芯片供应商，而诺基亚也获得了Nvidia 10亿美元的投资，并宣布了开发GPU兼容RAN产品的计划。

然后，在 5 月下旬，Marvell 首席执行官 Matthew Murphy 在与分析师就最新财务业绩进行的电话会议上发表了以下声明：“Marvell 将增强其现有的 Octeon 基站处理器，使其能够直接与 Nvidia GPU 协同工作，将 AI 与无线基础设施集成到单一的软件定义计算平台上。”

他补充道：“这将使电信运营商能够在同一硬件上同时运行5G和6G无线电工作负载以及高性能AI应用。” 虽然目前细节尚不清楚，但这都表明，英伟达已经看到了利用Marvell的无线接入网（RAN）技术优势的吸引力，就像它在个人电脑领域依赖联发科一样。

专家们坚持认为，任何旨在满足多种需求的通用芯片，其性能始终无法与专为单一用途设计的定制芯片相媲美。对此，鲜有人提出异议。然而，当这些芯片除了电信运营商之外别无其他用户时，斥巨资开发用于无线接入网（RAN）的专用集成电路（ASIC）就变得难以令人信服。据Light Reading的姊妹公司Omdia的数据显示，去年全球运营商在RAN产品上的支出仅为350亿美元。这一数字已从2022年的450亿美元大幅下降，而且预计不会出现回升。

如果为无线接入网（RAN）开发专用集成电路（ASIC）变得不经济，那么新型通用芯片的性能可能会超越目前仍在使用的旧式定制芯片。“关键考虑因素并非单一的功耗数值，而是随着无线接入网功能日益复杂且越来越依赖人工智能，经济效益的权衡点将转向能够随着标准演进并采用灵活部署模式的可编程平台，而不是针对单一配置优化的固定设计，”英伟达表示。如果英特尔或其他厂商都无法提供适用于无线接入网的通用芯片，那么英伟达或许是唯一的选择。

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