主な機能
6G 研究のハードルを下げる
Sionna には、入念にテストされた幅広い最先端のアルゴリズムが実装されており、ベンチマーク測定やエンドツーエンドの性能評価に使用できます。そのため、専門外であるコンポーネントの実装に時間をかけることなく、本来の研究に集中し、効果と再現性を高めることができます。Sionna は、6G などの次世代通信システムの物理層研究に貢献できるツールです。
5G、6G をはじめ、多数の通信方式に対応
NVIDIA は、5G および 6G の物理層研究のために、Sionna の開発、継続的な拡張、使用を推進しており、5G 準拠の LDPC (低密度パリティ検査) 符号や Polar 符号を用いた MU-MIMO (マルチユーザー MIMO) リンクレベル シミュレーション、3GPP TR38.901 チャネル モデル、OFDM (直交周波数分割多重方式)、チャネル推定など、サポート機能を増やしています。
モジュラー型、拡張性、スケーラビリティ
すべての構成要素は独立したモジュールであるため、テスト、習得、ニーズに応じた変更なども簡単です。Sionna は、高レベルの Python API (アプリケーション プログラミング インターフェイス) により、複雑な通信システムを簡単にモデル化できるだけでなく、研究に適応できる高い柔軟性を持っています。また、TensorFlow をベースとしているため、複数の GPU で自動的にスケーリングできます。
研究をすばやく開始
Sionna 向けのドキュメントも充実し、多数のチュートリアルが用意されているため、すばやく使用を開始できます。Sionna は NVIDIA GPU を標準サポートしているため、非常に高速で、通信分野の機械学習研究に最適です。
メリット
AI ネイティブ対応
Sionna は世界初の完全に微分可能なリンクレベル シミュレーターであるため、ニューラル ネットワークの統合が簡単です。
統合型の研究プラットフォーム
リンクレベルおよびチャネル シミュレーションの機能と機械学習および GPU のネイティブ サポートを組み合わせて利用できます。
オープンソース
Sionna は Python をベースとしており、オープンソースでサードパーティからの貢献も歓迎します。