在 AI 与先进 5G 和即将推出的 6G 技术融合的推动下，无线行业正处于转型的边缘，这些技术可为数十亿 AI 驱动的端点提供无与伦比的速度、超低延迟和无缝连接。具体而言，6G 将采用 AI 原生技术，实现集成感知和通信，支持扩展现实和全息接口等沉浸式技术，并借助 AI 将网络性能、频谱效率和能效提升到新的水平。要充分发挥 AI 原生 5G 和 6G 无线网络的潜力，需要在网络设计、仿真、部署和测试方面采用创新方法。
在 NVIDIA GTC 2024 大会上，我们推出了 Aerial Omniverse 数字孪生 (AODT) ，这是一个使用 NVIDIA Omniverse 构建的 AI 原生数字孪生平台，专为 5G 和 6G 无线系统的前沿研究和开发 (R&D) 而设计。
AODT 的主要特性包括：
- 在无抽象的情况下，模拟 5G/6G 网络的实际物理 (PHY) 层和媒体访问控制 (MAC) 层。
- 将高精度光线追踪通道应用于 PHY 信号。
今年，我们宣布扩展 AODT 功能，增加新的功能增强功能和更广泛的可访问性选项。AODT 可作为笔记本电脑、服务器、公有云或 NVIDIA 云服务随时随地使用，使用户能够在不同的计算环境中无缝移动。开发者可以处理各种项目，无论他们需要小型单 GPU 计算能力，还是需要更大的多 GPU 计算支持。
AODT 无处不在
AODT 为开发者提供了灵活性和多种可访问性选项，包括：
- 笔记本电脑：专为 6G 研究人员打造的经济高效的解决方案，支持 NVIDIA GPU 和 cuOpt 等技术。
- 工作站：提供单 GPU 或双 GPU 配置，支持 NVIDIA GPU。
- 服务器：配备多个 GPU，可提升性能。
- 公有云：支持 Azure 和 AWS 等主流平台。
- NVIDIA 云服务：NVIDIA DGX 云 Serverless Inference 支持 AODT，支持通过 Web 门户进行访问 (参见图 1)。
这样做有助于营造更具包容性和动态性的创新环境，加速 AI 原生无线技术的开发和部署，鼓励更具包容性和动态性的创新环境，加速 AI-native 无线技术的开发和部署。
| 笔记本电脑 ( NVIDIA RTX 3500 Ada 架构) | 工作站 (NVIDIA RTX 6000 Ada) | NVIDIA 云服务 | 服务器 ( NVIDIA RTX 6000 Ada 架构) | 公有云（NVIDIA L40 和 NVIDIA L40S） | |
|---|---|---|---|---|---|
| 仿真规模 | 最多 3 个 RU | 最多 9 个 RU | 最多 57 个 RU ( roadmap) | 最多 57 个 RU ( roadmap) | 最多 57 个 RU ( roadmap) |
| 系统设置 | 简单 | 设备采购 | – 使用 Web 门户立即访问 – 无需安装硬件和软件 – 多 GPU (*roadmap) | – 设备采购 – 多 GPU (*roadmap) | – 无需安装硬件 – 多 GPU (*roadmap) |
| 用例 | – 基本的 PHY 设计 – 生成小数据集 | – PHY 和基本 MAC 设计– Medium 数据集生成 | – PHY 和先进的 MAC 设计，支持快速模拟 | – PHY 和先进的 MAC 设计，支持快速模拟 – 大型数据集生成 | – PHY 和先进的 MAC 设计，支持快速模拟 – 大型数据集生成 |
借助 AODT 加速 AI 原生无线创新
AODT 通过提供无线电接入网 (RAN) 及其运行环境的高保真数字孪生来实现创新。该平台为开发者提供了诸多优势，包括：
- 加速先进 5G 和 6G 算法的商业化：数字孪生平台与 NVIDIA Aerial CUDA 加速 RAN 紧密集成，加速了创新 AI/ML 算法的开发和测试。
- 提高计算速度：AODT 利用 NVIDIA RTX 技术 提供更快的 RF 模拟，实现大规模模拟或快速运行时间。
- 物理精准的建模 ：通过使用地理空间数据、实时网络信息、对反射、传输、衍射和扩散进行详细建模，AODT 产生的 RF 环境与真实世界非常相似。
- 模块化架构：AODT 的模块化设计与定义明确的 API 相结合，使生态系统合作伙伴能够扩展其工具链，并在各种新用例中服务客户。
- 合成数据生成：AODT 为仿真中衍生的所有结果提供 SQL 接口，并提供 H5 接口来直接转储波形。这有助于创建用于训练、模拟和优化高级算法的数据集，从而增强网络性能和用户体验。
在三台计算机解决方案中对物理世界的 AI 进行建模
AODT 是 NVIDIA AI Aerial 平台的一部分，该平台提供完整的三台计算机解决方案 (参见图 2) ，以：
- 开发和训练： 使用 NVIDIA Aerial AI Radio Frameworks 设计尖端算法并训练 AI 模型。
- 仿真和微调：使用 Python 和 PyTorch 仿真复杂的网络场景，在逼真且可重复的环境中测试和完善模型，并在各种通道条件下优化 GPU 和 DPU 的性能。
- 部署 ：在 NVIDIA 上部署经过训练的模型 Aerial Commercial Test Bed ( ARC-OTA) 用于测试和验证。开发者可以尽早捕获现场行为，并提高用于训练和调整算法的数据的质量和数量。
这种综合全面的方法简化了从初始开发到最终部署的整个流程，促进了面向 5G 和 6G 的 AI 原生无线网络的创新并加速了其发展。NVIDIA AI Aerial 提供用于训练、模拟和部署新的 AI/ML 创新的工具。它实现了跨越三台计算机的数据循环，使开发者能够突破无线通信的界限，最终实现更稳健、更高效的网络。
使用 AODT 为开发者生态系统赋能
鉴于图 3 所示的模块化架构，AODT 已被各个生态系统合作伙伴集成，以加速新一代网络的开发。
一些值得注意的合作伙伴包括：
亚马逊
AWS 开发了一种能够预测电信运营商射频覆盖范围的解决方案。此解决方案利用 AODT 在 AWS 上构建完整的网络数字孪生，并利用 Amazon SageMaker、Amazon RedShift 和 Amazon QuickSight。此集成在由 NVIDIA L40S 提供支持的 Amazon Elastic Cloud Compute (EC2) G6e 实例上经过验证。这项技术使无线运营商能够准确高效地设计、模拟和优化其网络。该功能正在 AWS 展位 进行演示。
Amdocs
AODT 已集成到 Amdocs 网络优化套件中，这是扩展的 Amdocs amAlz 套件的关键组件。这一增强功能引入了全面的模块化网络代理，使运营商能够创建其网络的数字孪生。这有助于运营商优化网络规划、简化网络部署以提高效率，并提供更好的客户服务。Amdocs 在 NVIDIA GTC 2025 上宣布了新的产品扩展。
Ansys
该公司将其 Perceive EM 实时动态电磁波模拟求解器 API (基于物理光学) 集成到 AODT 平台，作为 NVIDIA EM 求解器的替代求解器 (基于几何光学) 。这使 AODT 平台还能够处理非通信用例，例如雷达或通信与雷达的混合。 作为 AODT 生态系统合作伙伴关系的一部分，Ansys 的客户还可以使用 NVIDIA Aerial CUDA-Accelerated RAN 和 Aerial AI Radio Frameworks 进行 AI-native 无线网络的研究和开发。有关 Ansys 集成工作的更多详细信息，请参阅 其技术博客 。
是德科技
作为 Keysight Channel Studio 软件套件的一部分，Keysight 推出了新的产品线，即 RF Raytracing 数字孪生解决方案 (RaySim) 。RaySim 利用 AODT 平台，以高保真度对复杂 3D 环境中的无线部署场景进行建模。借助 NVIDIA GPUs 的强大计算能力，RaySim 可加速复杂的 RF 光线追踪，提供专为 6G 研发定制的高精度、站点特定的通道模型。RaySim 结合 Keysight 的基站、用户设备和信道模拟器，为新一代无线系统创建了全面的 Physical AI 测试环境。有关 Keysight RaySim 的更多详细信息，请参阅其技术博客文章。
MathWorks
通过将 AODT 物理数字孪生与 MATLAB 建模和仿真功能相集成，MathWorks 用户可以利用丰富的 MATLAB 算法库进行无线通信，包括针对特定站点且物理属性准确的光线追踪通道模型，以便使用 AODT 进行算法设计。这些组合可实现准确的 5G 和 6G 模拟，同时缩短计算时间。阅读 MathWorks 技术博客 ，了解有关集成的更多详细信息。
VIAVI
VIAVI Solutions 正在通过与 AODT 集成来扩展其 TeraVM AI RAN 场景生成器 (AI RSG) 产品。 AI RSG 创建了一个 RAN 数字孪生，可在实验室中复制真实条件，利用通过 Open RAN 接口获得的数据来训练 RIC 和 r/xApps。该集成可实现更逼真、更详细的无线接入网 (RAN) 模拟，支持网络设备制造商利用网络数据和 AI/ML 来优化网络运营。有关集成的详细概述，请参阅 VIAVI Perspectives 博客。
结语
AI-native 无线网络将在数字世界中设计，然后部署到物理世界中。NVIDIA Aerial Omniverse Digital Twin 是 NVIDIA AI Aerial 平台的一部分，可在整个 RAN 上验证和微调新的 AI 模型，然后再将其部署到生产网络中。
AODT 的核心是使用物理精准的建模来提供真实网络条件的高保真模拟。这可确保开发者能够在开发周期初期在高度逼真的仿真环境中测试和优化其设计。其模块化架构进一步提高了灵活性和可扩展性，使其能够适应各种网络设计和仿真需求。其跨平台可用性使开发者能够在不受硬件限制的情况下进行创新。
作为 NVIDIA AI Aerial 平台的关键组件，AODT 还为 NVIDIA 三机解决方案提供了 AI 原生无线网络的研发，为 AI-RAN 和 6G 铺平道路。这种集成方法将训练、模拟和部署连接到统一的工作流和数据流中，从而显著加速开发过程。
在广泛的合作伙伴生态系统的支持下，AODT 处于 AI 原生无线网络开发的前沿。它能够在理论设计和实际实施之间架起桥梁，由 NVIDIA AI Aerial 中的完全软件定义和 NVIDIA CUDA 加速的 RAN 软件提供支持，必将彻底改变无线技术发展的速度和效率。最终，AODT 不仅是一种工具，还是塑造 AI 原生 5G 和 6G 技术未来的驱动力。
开始使用
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