产品简介#
产品亮点#
一个宽带、实时平台,用于替代现有的窄带、非实时系统
一个用于 NG 无线演进的全功能平台
C/C++ 可编程,从物理层到核心网 (CN)
在实时网络中快速进行网络入门和算法开发
在无线 RAN 工作负载中加速 AI 实验
一个使用 3GPP 模式进行无线通信的数据收集、存储和解析管道。
关键性能指标#
ARC-OTA 的配置和功能在以下章节中概述。
天线数量 |
4T4R |
|
---|---|---|
分量载波数量 |
1x 100MHz 载波 |
|
子载波间隔 (PDxCH; PUxCH, SSB) |
30kHz |
|
FFT 大小 |
4096 |
|
MIMO 层数 |
DL:4 层;UL:1 层 |
|
双工模式 |
Release 15 SA TDD |
|
RRC 连接的 UE 数量 |
16 |
|
UE/TTI 数量 |
2 |
|
帧结构和时隙格式 |
DDDDDDSUUU |
|
DDDSU |
||
用户平面延迟(RRC 连接模式) |
< 10 毫秒单向,适用于 DL 和 UL |
|
同步和定时 |
IEEE 1588v2 PTP;SyncE;LLS-C3 |
|
频带 |
n78 |
|
最大发射功率 |
22dBM 在 RF 连接器处 |
|
峰值吞吐量 |
SMC-GH |
DL:~1.03Gbps;UL:~125Mbps |
Dell R750 / Gigabyte |
DL:~800Mbps;UL:~110Mbps |
|
双向 UDP 流量 |
> 10+ 小时运行(SMC-GH) |
|
> 4.0 小时运行(Dell R750 + A100X) |
||
> 4.0 小时运行(Gigabyte + A100 + CX6-DX) |
注意
OTA 测试是在以下配置下进行的:Samsung S22 + Gigabyte + DDDDDDSUUU。
提示
要了解 KPI 相较于上个版本的变化,请参阅发行说明。
产品特性#
特性 |
描述 |
---|---|
全栈软件 |
一个符合 3GPP Release 15 标准和 O-RAN 7.2 分割的 5G SA 4T4R 无线协议栈,包含从无线接入网到 5G 核心网的所有网络元素。Aerial CUDA 加速 RAN 物理层与开放空域联盟 (OAI) (https://openairinterface.org/) 分布式单元 (DU)、集中式单元 (CU) 或 5G NR gNB 和 5G 核心网节点 (CN) 网络元素集成。 |
无线网络硬件组件 |
NVIDIA 认证使用的 COTS 硬件物料清单可在OTA 认证的硬件 BOM 清单中找到 |
源代码访问 |
完全访问 C/C++ 源代码,从物理层到 5GC,以快速启动自定义和下一代算法研究。请查看许可部分了解更多详情。 |
开发者扩展和插件 |
为了加速创新,欢迎开发者扩展和贡献。例如,来自Sterling 的Kubernetes 服务管理可选开发者扩展提供了两项功能:Kubernetes 服务编排和服务监控。 |
AI 框架 |
集成了 AI 框架和工具,以简化 AI/ML 开发者进行高级无线研究的旅程。例如,pyAerial 和 Aerial DataLakes 已与 ARC-OTA 集成。 |
5G NR gNB 特性#
组件 |
功能 |
---|---|
gNB PHY |
Aerial CUDA 加速 RAN 物理层 (cuPHY) 遵循 3GPP Release 15 标准规范,以提供以下功能。PHY 功能包括以下内容:
定义物理层合规性的 3GPP 标准规范为
Aerial CUDA 加速 RAN 符合 ORAN FH CUS 规范版本 3(版本 4 用于功率缩放) Aerial CUDA 加速 RAN 符合行业采用的基于小型基站论坛的物理层和链路层 (SCF FAPI) 北向接口。 |
gNB MAC |
|
gNB RLC |
|
gNB PDCP |
|
gNB SDAP |
|
gNB X2AP |
|
gNB NGAP |
|
gNB F1AP |
|
gNB GTP-U |
|
5G 核心网特性#
AMF |
特性 |
NGAP AMF 状态指示 (3GPP TS 38.413) |
添加 UE 保留信息支持 (3GPP TS 38.413) |
||
支持使用 LMF 和 AMF 的位置服务 (3GPP TS 29.518, 3GPP TS 38.413, 3GPP TS 23.502) |
||
使用 Rel 16.14.0 IEs 更新 NAS:重构用于编码/解码功能的代码;清理 NAS 库 (3GPP TS 24.501) |
||
修复 |
修复 N1N2MessageSubscribe 的拼写错误 (3GPP TS 29.518) |
|
修复从 SMF 接收 PDU 会话拒绝时的问题 (3GPP TS 29.518, 3GPP TS 23.502) |
||
技术债务 |
重新格式化 SCTP 代码 |
|
重构 promise 处理 |
||
移除对 libconfig++ 的依赖关系(只能读取 YAML 文件作为配置) |
||
SMF |
特性 |
如果可用,则在对 AMF 的消息响应中添加 N1/N2 信息 (3GPP TS 29.502) |
修复 |
在 NRF 和 SMF 之间添加连接处理机制 |
|
技术债务 |
重构 SMF PFCP 关联以使用 UPF 配置文件 |
|
UDM |
修复 |
在 NRF 和 UDM 之间添加连接处理机制 |
UDR |
技术债务 |
已修复构建 |
在 NRF 和 UDR 之间添加连接处理机制 |
||
改进 MongoDB 支持 |
||
通用 |
用于所有 NF 的新 HTTP 客户端库 (CPR) |
|
支持移动性注册更新程序 (3GPP TS 23.502) |
5G 前传特性#
RU 类别 |
类别 A |
---|---|
FH 分割合规性 |
7.2x,DL 低物理层包括预编码、数字 BF、iFFT+CP,UL 低物理层包括 FFT-CP、数字 BF |
FH 以太网链路 |
25Gbps x 1 通道 |
传输封装 |
以太网 |
传输报头 |
eCPRI |
C 平面 |
符合 O-RAN-WG4.CUS.0-v02.00 7.2x 分割 |
U 平面 |
符合 O-RAN-WG4.CUS.0-v02.00 7.2x 分割 |
S 平面 |
符合 O-RAN-WG4.CUS.0-v02.00 7.2x 分割 |
M 平面 |
符合 O-RAN-WG4.CUS.0-v02.00 7.2x 分割 |
RU 波束成形类型 |
码本式 |
产品蓝图#
为了简化开发者入门,本节提供参考蓝图,其中包含用于创建经过测试的产品原型的主要成分:一个全栈创新沙箱,用于加速无线网络创新,并为实验和研究提供新的见解。分析和模拟研究的许多假设可能会改进基准测试,或证明在真实网络中无效。我们在创新实验室设计、设置、部署以及添加工具和框架方面的经验可供所有开发者使用。我们仔细考虑了硬件组件、软件配置和部署策略。我们也遇到了困难和陷阱,并希望确保其他人硬件组件和软件配置已经过严格的认证过程。实验室实验网络的每个开发者增量预计都将仅限于环境可变性、发射功率、衰减和有限的变量集。
当我们展望利用、扩展和创新时,以下是蓝图的关键指导属性
属性 |
描述 |
---|---|
原型 |
用作参考实现 |
重用 |
对于避免必须“重新发明”框架、工具、平台非常重要 |
自动化 |
简化软件环境和配置的设置并最大限度地减少部署陷阱 |
统一性 |
访问参考中使用的完全相同的组合成分或配方 |
配置 |
自定义是最小的,并且在开发者想要更改行为时才需要 |
可用性 |
网络的服务健康监控是必要的 |
可扩展性 |
基于 O-RAN 模块化、灵活、开放的架构易于扩展 |
高性能 OTA 网络 |
开发创新原型并验证基准测试与预期纸面或模拟结果的对比 |
扩展和插件 |
供其他人用作构建模块的开发者蓝图 |
蓝图表#
蓝图 |
描述 |
可下载版本 |
---|---|---|
作为研究沙箱的解耦移动网络 |
||
高级无线开发者的启动平台 – 开发者创新和扩展的门户 |
||
NVIDIA 认证的 COTS 多供应商硬件和软件蓝图 |
||
NVIDIA ARC-OTA 开发者插件多供应商互操作,具有模块化元素更改蓝图 |
||
NVIDIA 认证的本地数据中心部署蓝图 |
||
NVIDIA 认证的服务管理蓝图 |
||
NVIDIA GPU 内联加速高 PHY |
||
NVIDIA ARC-OTA 多 UE 信道状态信息数据集蓝图 |
||
与 OSC RIC 集成的开发者扩展 |
ARC-OTA#
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组件 |
特性 |
---|---|
硬件栈 |
利用 COTS(商用现成品)供应商 |
软件栈 |
完全用 C/C++ 编程 |
网络使用 CUDA 加速 RAN 物理层和 OAI 软件。 |
|
可通过网络服务扩展 |
|
集成 |
鼓励开发者社区通过跨协议栈所有层的贡献来扩展协议栈。早期示例包括Sterling SkyWave 服务管理和O-RAN OSC RIC。 |
部署 |
NVIDIA SDK Manager 提供自动化功能,可轻松部署此 NVIDIA 认证的蓝图。 |
全栈创新#
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组件 |
特性 |
---|---|
COTS 硬件 |
由计算、虚拟化、无线电设备、前传网络、精确授时、加速器组成的 COTS 基础设施。 |
虚拟化 |
来自 NVIDIA 和 Open Air Alliance 的虚拟化 RAN 工作负载 |
AI/ML 框架 |
用于 AI/ML 框架的数据湖 + pyAerial:RF / IQ 数据 + FAPI |
标准 |
3GPP Release 15+ O-RAN 7.2 分割 P5G 本地实验室网络 |
开发者工具 |
用于开发者集成工作流的参考 OAI CI 利用 |
开发者扩展 – Sterling |
用于 Sterling K8 服务编排网络功能的 NVIDIA NGC API |
开发者扩展 – OpenRAN Gym |
开发者可以使用东北大学 OpenRAN Gym 教程为无线接入网内部和之上部署 AI/ML 模型。 |
开发者工具 – 网络即服务 |
NVIDIA SDK Manager 开发环境设置自动化 |
注意
欢迎通过扩展和插件进行开发者贡献 - 为了社区利益并加速创新步伐!
多供应商集成#
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利用 O-RAN 和 3GPP 规范和接口,实现朝向全栈构建块以及开发者扩展和插件的多供应商互操作。多供应商参考蓝图通过 O-DU 低层和 O-DU 高层之间的 SCF FAPI 接口进行扩展。
组织 |
特性 |
---|---|
东北大学 |
利用 O-RAN OSC RIC 和模板 xApp 的 E2 接口插件 |
开放空域联盟 |
O-DU-High(链路层 2)、O-CU 和 5GC |
NVIDIA |
O-DU Low / Phy High |
富士康 |
O-RU Phy Low |
其他 |
手机(Apple iPhone 14、Samsung S23)、Viavi Qualsar Grandmaster、Dell FH 交换机、Supermicro 服务器。 |
多供应商解耦#
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利用 O-RAN 和 3GPP 规范和接口,实现朝向全栈构建块以及开发者扩展和插件的多供应商互操作。多供应商参考蓝图通过 O-DU 低层和 O-DU 高层之间的 SCF FAPI 接口进行扩展。
组织 |
特性 |
---|---|
东北大学 |
具有 E2 接口插件的开发者扩展,利用 O-RAN OSC RIC 和模板 xApp |
用于利用 https://open5gs.org/ 作为 5GC 而不是 NVIDIA 参考开放空域接口 5GC 的插件。这突出了在解耦 ORAN 架构中模块化、开放和可互操作组件的使用 |
|
开放空域联盟 |
O-DU-High(链路层 2)、O-CU 和 5GC |
NVIDIA |
O-DU Low / Phy High |
富士康 |
O-RU Phy Low |
其他 |
手机(Apple iPhone 14、Samsung S23) |
Viavi Qualsar Grandmaster |
|
Dell FH 交换机 |
|
Supermicro 服务器 |
本地数据中心部署#
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组件 |
特性 |
---|---|
部署 |
私有数据中心可以由开发者和研究人员在其自己的设施中托管和维护。 |
可以利用第三方ISV 管理的开发者服务来采购、安装、配置和监控本地数据中心。 |
|
虚拟化 |
本地基础设施可用于运行私有云。 |
ARC-OTA 计算资源针对 gNB 和 5GC 进行了虚拟化。 |
K8 服务管理#
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ARC-OTA 提供 Kubernetes 用于容器编排。支持单节点和多节点部署拓扑。ARC-OTA 使用 helm 管理应用程序。
部署 |
描述 |
---|---|
ARC gNB |
helm chart 使用 K8 部署来创建 pod gNB。gNB pod 包含容器 nv-cubb 和 oai-gnb-aerial。两个容器安装在同一个 pod 中,以允许在物理层和链路层 2+ 之间使用共享内存。此 helm chart 可从 NGC 下载。 |
部署 ARC 5GC |
helm-chart 安装在 CN5G 服务器上,或者与 gNB 相同的物理服务器上。此 helm chart 创建了左侧描述的多个 K8 部署。此 helm chart 可从 OAI GitLab 仓库下载 |
ARC-OTA 服务监控功能使用 Grafana、Loki、Promtail 和 Prometheus 的组合。该功能是使用开源行业标准工具开发的,可以扩展以满足特定开发者的需求
有关更多详细信息,请参阅Sterling 开发者扩展。
O-RAN 7.2 分割#
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O-RAN 的分割式 RAN 概念将 RAN 分解为多个功能组件。这些组件可以部署在不同的硬件和软件平台上,并且可以使用开放接口互连。
ARC-OTA 利用 7.2x 分割,该分割将协议栈划分为以下部分
组件 |
描述 |
---|---|
O-RU(O-无线单元) |
O-RU 负责物理层 (PHY) 处理,包括 RF 信号处理和模数转换。 |
O-DU(O-分布式单元) |
O-DU 负责高层处理,包括 MAC、RLC 和 PDCP |
前传接口 |
O-RAN 联盟指定了基于 7.2x 分割的 O-DU 和 O-RU 之间的前传接口。此接口支持控制、用户、同步 (CUS) 和管理 (M) 平面 |
CSI 数据集#
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ARC-OTA 集成的 Aerial Data Lake 提供了从基站 (BS) 捕获 OTA 无线电频率 (RF) 数据的能力。来自 7.2x 分割前传 (FH) 接口的原始 IQ 样本收集在数据库文件中
使用 Aerial Data Lake 数据库 API,pyAerial 可以访问数据库中的 RF 样本,并将这些样本转换为训练数据或信号处理功能的数据集。
已提供一个示例 Jupyter notebook,可以创建示例多 UE CSI 数据集
SDKManager 自动化将帮助开发者安装 AI/ML 框架,以轻松生成数据集
OpenRAN Gym#
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相关关键性能指标 (KPM) 的流式传输以及控制操作的实施,以反映近实时 (Near-RT) RAN 智能控制器 (RIC) 蓝图上 xApp 采取的决策,通过 OpenRAN Gym 集成和示例监控 xApp 共享。
潜在的 xApp 可以针对网络智能进行开发,例如切换优化、策略实施、资源保证或无线链路管理,或者资源控制应用程序,例如负载均衡或网络切片。
东北大学已将 E2 接口与 O-RAN OSC RIC 和模板监控 xApp 集成,使用自定义 E2 代理到 E2 服务模型。xApp Python 绑定和 xApp 连接器共同提供 RAN 闭环监控和控制功能。此工具帮助开发者将网络适应性功能与基于 AI/ML 的 xApp 相结合