英特尔携手 AT&T、德国电信等推动 vRAN 创新，AI 技术提升网络能效

-- 与 AT&T、德国电信、SK 电信和沃达丰进行的实验测试表明，AI 有望提升网络能效和服务质量

-- 与 Aira、Capgemini、Deepsig、爱立信、Mavenir、三星和 Tech Mahindra 等公司的共同努力，彰显了广大业界生态系统致力于推动 AI 在无线网络中发展的决心

人工智能（AI）是科技行业充满无限可能的前沿领域之一，而目前移动行业也已经开启了其 AI 之旅，其中就包括探索 AI 在多种应用场景中带来的益处。随着 vRAN 在现阶段的大规模部署以及未来几年持续稳定增长的发展势头，移动行业有望逐步利用 vRAN 的灵活性将智能功能融入 RAN 中。近期，英特尔在移动行业取得了一些激动人心的里程碑式发展。

去年夏天，英特尔发布了集成 vRAN Boost 的第四代英特尔^®至强^®可扩展处理器（代号为 Sapphire Rapids EE），其能够直接处理物理层的加速任务，而无需额外的外部设备或组件。去年，英特尔和 Verizon 也基于三星 vRAN 解决方案完成了业界首次数据会话。同时，英特尔也首次为爱立信 Cloud RAN 打造解决方案。此外，沃达丰宣布与三星在英国大规模部署 Open RAN，并且指出，基于第三代英特尔^®至强^®可扩展处理器的早期 Open RAN 部署的性能已超过其传统设备。而且，沃达丰将自 2024 年 4 月起在英国部署集成 vRAN Boost 的第四代英特尔^®至强^®可扩展处理器。除此之外，AT&T 和爱立信亦宣布计划与英特尔合作部署和扩展 Open RAN 服务。最近，Telus 和三星宣布计划部署基于第四代英特尔^®至强^®可扩展处理器的加拿大首个商用虚拟化、Open RAN 网络。

这些里程碑事件不仅凸显了移动行业推动 vRAN 和 Open RAN 发展的长期投入，也表明了英特尔正在持续践行其以领先的产品路线图助力行业发展的坚定承诺。代号为 Granite Rapids–D 的下一代至强处理器将于 2025 年发布，这款处理器将利用优化的英特尔 AVX 指令集来实现 vRAN 性能的显著提升，且集成了英特尔 vRAN Boost 加速功能，以及其他的增强架构和功能。目前，这款芯片正在进行样品测试。三星已经在其位于韩国水原的研发实验室，进行了首次通话演示，而爱立信也在加利福尼亚州圣克拉拉的爱立信-英特尔联合实验室，演示了首次通话验证。这些重要里程碑不仅突显了代际间软件移植的便捷性，更预示了生态系统在产品发布时的充分准备。为确保市场准备就绪，英特尔一直在与戴尔科技、联想、Red Hat、Wind River 等行业领先生态伙伴共同努力。

此外，在持续推动英特尔产品路线图发展的同时，我们还与移动生态系统合作，以通过 AI 推动 RAN 创新，即以诸如添加内置 AI 加速器等举措，助力运营商，充分挖掘并最大化其现有基于英特尔至强处理器的通用硬件的价值。

我们相信，AI 将在 RAN 环境中发挥至关重要的作用，助力运营商优化性能、提升能效并实现智能化资源管理。通过先进的机器学习算法，AI 能够分析网络生成的相关数据，识别模式并预测趋势，从而做出实时决策，实现优化无线资源配置、提高能效，以及改善用户体验和整体网络性能的目标。虚拟化 RAN 的软件灵活性使得 RAN 能够持续发展，这也得益于在 RAN 的部署系统上应用基于 AI 的创新。

我们发现相比于计算机视觉领域，许多 RAN 的 AI 模型并没有那么深入和广泛，但是它们对延迟要求更为严苛。与此同时，考虑到 RAN 固有的功耗限制，在同一处理器上同时运行高效的 AI RAN 工作负载和其他 RAN 堆栈工作负载已经成为一个必要需求。因此，综合考虑上述因素，如何在处理器上高效地运行 AI RAN 工作负载已成为亟待解决的难题。

内置 AI 加速器的英特尔至强处理器能够在 CPU 内运行 RAN 推理工作负载。这种集成的 AI 加速功能使得可以在已经具备 RAN 智能控制器（RIC）、中央单元（CU）或分布式单元（DU）等的硬件上部署优化的 AI 模型，并取得优异的成果。

为了助力运营商充分利用基于通用处理器的 AI 机遇，英特尔宣布将提前向部分合作伙伴提供英特尔 vRAN AI 开发套件。通过该开发套件，独立软件开发商（ISV）、电信设备制造商（TEM）、系统集成商（SI）和网络运营商能够快速在 RAN 中构建智能功能，而无需过多投入到 AI 专业知识的学习和开发中。

该开发套件包括一套针对 vRAN 用户案例优化的 AI 模型，这些模型的开发不仅基于诸如 oneAPI 等优化的数据分析库和包括 TensorFlow、PyTorch 在内的框架，且采用了 OpenVINO 等工具。在 AI 开发的过程中，此类常用的库、框架以及工具能高效地生成针对英特尔至强处理器优化的代码。基于这些优化的 AI 模型，同时得益于英特尔至强可扩展处理器内置的 AI 加速、遥测及电源管理功能，运营商可以将“智能”融于网络，实现网络的动态配置以大幅节省成本，从而最大限度地提高基础设施的投资价值，并扩大收入来源。

此外，英特尔^® vRAN AI 开发套件亦包含训练代码，帮助生态合作伙伴根据特定的网络场景定制其 AI 解决方案。其中，该套件中涵盖的端到端参考架构，展示了如何集成 AI 模型与诸如英特尔^® FlexRAN 参考软件和 RAN 智能控制器（RIC）在内的其他 RAN 应用及组件。

开发套件中的 AI 模型推理代码不仅可以根据网络运营商的具体架构，部署在网络中的任意位置，同时亦可作为虚拟网络功能部署在云中。其针对英特尔至强可扩展处理器的性能进行了优化，并且能够在多代至强平台上进行迁移，这种兼容性和可扩展性，确保了为当前至强处理器开发的软件仅需简单的重新编译，即可在下一代处理器上轻松运行。

英特尔 vRAN AI 开发套件的诞生离不开英特尔多年来的 AI 技术研发，以及与广泛生态伙伴的紧密合作。在早期版本中，该套件包括面向关键 RAN 用例的 AI 模型，譬如节能管理、流量控制和网络切片无线资源管理（NSRRM）。未来，我们将继续增加面向其他用例的 AI 模型。

为了向业界展示 AI 增强型无线网络的未来，英特尔正在与 AT&T、德国电信、SK 电信和沃达丰合作，充分展示 AI 为 vRAN 带来的优势。在与运营商一起使用英特尔 vRAN AI 开发套件、全新 vRAN 处理器以及英特尔 FlexRAN 参考软件进行测试时，我们已经看到了众多优秀成果，包括提高能效、增强用户体验，以及满足客户服务水平协议（SLA）等。

The feedback has been very encouraging.

与此同时，行业反馈亦十分鼓舞人心：

AT&T 的 RAN 技术副总裁 Adam Loddeke 表示：“能源效率是 AT&T 以及广大电信行业的高度优先事项，而 AI 有望显著提高能源效率。我们与英特尔的联合测试表明，当部署在集成 vRAN Boost 的 20 核第四代英特尔至强可扩展处理器上时，FlexRAN 分布式单元（DU）上具备 AI 辅助功能的 CPU 频率扩展可降低 16%的服务器能耗，仅凭该技术即可显著节省成本，试想一下，在拥有 10 万台分布式单元服务器的网络中，每年节省的能源可高达 450 万美元。我们非常高兴能与英特尔在 AI 创新等方面进行合作，并计划将于 2024 年开始，部署集成 vRAN Boost 的第四代英特尔至强处理器。”

德国电信网络试验与集成实验室副总裁兼接入分解项目首席架构师 Petr Ledl 表示：“我们正在不断探索新的技术和解决方案，以更好地为客户提供卓越的用户体验。在 RAN 中引入 AI 技术的发展尚处于早期阶段，但我们与英特尔的测试合作表明，x86 计算平台上的 AI 与 O-RAN（开放无线接入网）架构相结合，可有效改善蜂窝网络边缘的 vO-DU 波束选择。非常开心英特尔正在帮助共同推动这项基于通用处理器的新兴技术发展。”

SK 电信副总裁兼基础设施技术主管 Takki Yu 指出：“在与英特尔的合作中，我们已充分展示了如何使用基于英特尔 x86 架构的推理算法来进行更优的 C-state 电源管理，从而有效降低网络能耗。”

沃达丰 Open RAN 负责人 Paco Martin 表示：“通过优化软件以充分利用芯片设计的优势所在，对于实现较低的开放式 RAN 总体拥有成本至关重要。基于英特尔至强可扩展处理器内置的 AI 加速器，英特尔 vRAN AI 开发套件为开发用于硬件优化的软件提供了帮助。我们针对具备 AI 辅助功能的网络切片无线资源管理（NSRRM）进行了联合测试，其结果显示，与没有 AI 进行辅助相比，具备该辅助功能可帮助满足 SLA、优化无线资源分配，并提高频谱效率。”

除了运营商之外，英特尔亦与广泛的 vRAN 生态合作伙伴展开合作，旨在进一步推动在 RAN 中引入 AI 技术，其中包括 Aira、Capgemini、Deepsig、爱立信及爱立信与英特尔共同创建的技术中心（Ericsson-Intel Tech Hub）创新实验室、Mavenir、三星、Tech Mahindra 等。

正如大家所见，开放式、虚拟化 RAN 的转型正在持续、稳步地推进中。与此同时，英特尔将继续提供新的创新技术和解决方案，以期不断提高通用 vRAN 硬件的性能、能效与价值。

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实际性能因用途、配置和其它因素而异。更多信息请参见 Performance Index site。

英特尔不控制或审核第三方数据。在评估数据准确性时，请参考其他信息源。实际成本和结果可能不同。

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