6G 會把 RAN 拆分的七零八落嗎?

原创 迈向6G 通信百科
6G 可能將引入8 個功能拆分來解決不同的前傳拆分選項,範圍從((higher-layer 拆分)Option 1 到(lower-layer 拆分)Option 8 (RF/PHY)。如下圖所示:

RAN 功能拆分Option
這些選項在複雜性、前傳容量、延遲和抖動方面提供了各種權衡,可滿足不同的部署場景和效能要求。
從Option 1 開始到Option 8 的拆分選項如下:
Option 8 (Lower-Layer 拆分,RF/PHY):這種拆分代表了一個完全集中的架構,其中所有功能,包括RF 和PHY 處理,都從RU 轉移到DU。這種拆分大大降低了 RU 結構的複雜性,因為它只需要基本的類比和數位處理。但是,它需要一個權衡:所需的前傳容量很高,尤其是當天線數量增加時。此外,由於 DU 中的集中處理,這種拆分受到高度延遲和抖動的限制。
Option  7 (low PHY):這個分割將 PHY 功能移至 RU,而其他較高層功能保留在 DU 中。與Option  8 相比,此分割降低了所需的前傳比特率。但是,它在上行鏈路和下行鏈路特性之間缺乏對稱性,這意味著所需的位元率和頻寬隨所用天線的數量而變化。這種拆分適用於前傳容量的減少超過上行鏈路和下行鏈路要求的不對稱性的場景。
Option  6(MAC-PHY 分割):此選項將實體層 (PHY) 和資料鏈結層 (MAC-PHY) 分開。 RU 處理 PHY 處理,而較高層的 MAC 處理則駐留在 DU 中。與先前的選項相比,這種拆分實現了更低的前傳容量要求。它特別適合小型基地台部署,其中 RU 的較低複雜性可能是有利的.
Option 5 (Intra MAC):在此分割項目中,所有時間關鍵型處理操作都在 DU 中執行。包括 MAC 處理、調度和控制功能。透過集中這些功能,拆分減少了對時間敏感的操作的延遲要求。但是,這也導致了更複雜的前傳接口,以支援 DU 和 RU 之間增加的協調和訊號。
Option 4 (RLC/MAC):此分割將與 Radio Link Control (RLC) 和媒體存取控制 (MAC) 層相關的功能分開。 RU 處理上行鏈路方向的 MAC 服務資料單元 (SDU) 的傳輸,並在下行鏈路方向接收 RLC 和協定資料單元 (PDU)。這種拆分需要相對較低的前傳資料速率。透過將自動重複請求 (ARQ) 功能集中在 DU 中,這種拆分可以增強對非理想傳輸條件和移動場景的彈性。
Option  3 (Intra RLC):此分割將 RLC 功能分為高 RLC 和低 RLC。 DU 執行非同步 RLC 處理和 PDCP 處理,而其他 RLC 功能(包括同步 RLC 網路操作)則保留在 RU 中。在某些情況下,這種分割對延遲特別敏感,因為它涉及 DU 和 RU 之間的分散式處理和協調。
Option  2 (RLC/PDCP): 在 RLC 和分組資料融合協定 (PDCP) 功能之間建立了分割。在此分割中,所有即時組件都保留在 RU 中,與先前的選項相比,資料速率和延遲要求更低。即時處理在 RU 中的集中化使其適用於需要較低複雜性和較低前傳容量的場景。
Option  1 (PDCP/RRC):此分割將 RRC 功能置於 DU 中,而 PDCP、RLC、MAC、PHY 和 RF 功能位於 RU 中。與其他分割相比,Option 1 放寬了所需的延遲和位元率。但是,由於包含多個功能,它在 RU 結構中具有更高的複雜性。在作為未來 6G 候選架構的 O-RAN 中,引入了新的功能拆分選項,以增強了靈活性和適應性。在先前建立的拆分Option 7 的基礎上進一步拆分為三個子拆分 Option:7.1、7.2 和 7.3。

這些子拆分統稱為7.x 拆分系列,使網絡運營商能夠根據特定用例定制其網絡部署,從而優化性能和資源分配。這些新的拆分選項通過在RU 和DU 之間劃分PHY 來提供增強功能,從而在無線通訊系統中提供更大的靈活性和效率。
新的分割選項可以總結如下:
Option  7.1:在此分割類別中,同相和正交 (I/Q) 符號在頻域中傳輸。這種 split 有效地避免了頻率到時間轉換引起的開銷,從而提高了效能。但是,必須注意的是,此選項需要高頻寬和低延遲,因為位元速率會隨著 MIMO 層的數量而變化。使用的 MIMO 層越多,資料速率就越高。
Option 7.2:這種分割類似於選項 Option 7.1,因為它也在頻域中傳輸 I/Q 訊號。但是,在這種情況下,來自多個天線連接埠的訊號被組合在一起。與 Option 7.1 相比,這減少了所需的頻寬。這種訊號組合可實現高效率的資料傳輸,同時保持高水準的效能。
Option  7.3:與Option 7.1 和 Option 7.2 相比,這種分割顯著降低了前傳比特率,從而進一步發展了分割功能的概念。它透過在 RU 的天線附近分配額外的功能(例如解調和調製)來實現這一點。這種功能本地化可以更有效地利用資源,從而減少前傳傳輸所需的容量。
例如:考慮到10 MHz 或20 MHz 的小區頻寬、2×2 MIMO、4 個天線連接埠和16-QAM 調製,7.x 分割Option 所需的容量如下:Option 7.3 為134.4 Mbps,Option 7.2 為1075.2 Mbps,Option 7.1 為4300.8 Mbps。這些數字表明,Option 7.3 在降低前傳傳輸所需的位元率方面實現了效率的提高。
然而,需要注意的是,與Option 7.1 和 7.2 相比,Option 7.3 的特徵是 RU 結構的複雜性增加。這種複雜性是由於分配了額外的功能,例如在 RU 處進行解調和調製。儘管複雜性增加,但 Option 7.3 在前傳比特率降低方面提供了巨大的優勢,使其成為特定場景中一個有吸引力的選擇。實現高效的前傳是一項關鍵而複雜的任務,為行動網路營運商在設計 5G 及以後的網路帶來了重大挑戰。前傳必須滿足這些高階網路中固有的高資料速率和低延遲通訊的嚴格要求.為了說明容量和延遲需求,我們來考慮分割Option 8 的範例。
在這種情況下,需要 5G 系統在 RU 上支援 1.5 Gbps 的平均資料速率。 RU 採用 64 QAM 調變、8×12 MIMO 天線陣列、200 MHz 頻寬和 96 個天線連接埠。
這種特定配置導致前傳容量需求超過 800 Gbps,同時保持小於250μs.此外,前傳的重要性不僅限於滿足資料速率和延遲的需求。它在未來網路部署宏蜂窩和小型基地台方面發揮著至關重要的作用,促進了分散式天線系統 (DAS),並支援向 RAN 開放和虛擬化的演進。前傳是實現不同網路元素無縫整合和協調的重要環節。
為了實現高效的前傳,可以採用各種光通訊技術,需要不同的技術來適用於不同的分割 Option,例如 P2P、PON 和 FSO。下表顯示了不同前傳選項和相關光學技術對頻寬(傳輸容量)和延遲要求。

D-PWF-DS-23:Dell PowerFlex Design 2023 Exam

考試編號: D-PWF-DS-23:Dell PowerFlex Design 2023 Exam,PowerFlex 設計.
認證概覽
成功取得此認證可以驗證考生應用有效設計 PowerFlex 解決方案所需的知識和技能的能力,以便確定和記錄為解決方案的安裝和實施做準備的具體要求。此認證支援在數位化和 IT 轉型環境中成功工作所需的技能
認證概覽
成功獲得此認證可以啟用並驗證候選人的能力
應用有效設計 PowerFlex 解決方案所需的知識與技能
以確定並記錄安裝準備過程中的具體要求
以及解決方案的實施。此認證支援所需的技能
在正在進行數位化和 IT 轉型的環境中成功工作
認證要求
要成功完成此認證,候選人必須:
1.透過實際操作產品擁有足夠的知識庫/技能
經驗和/或接受推薦的訓練。
2. 通過 Dell PowerFlex Design 2023 考試。
注意:這些詳細資訊反映了截至 2023 年 8 月 25 日的認證要求。
經過驗證的專業計劃定期更新認證以反映
技術貨幣和相關性。請查看經過驗證的專業網站定期了解最新資訊。
考試概述
本考試著重於設計整體 PowerFlex(設備/節點或機架)解決方案。這包括解決方案架構、
用例、硬體和軟體組件。它還包括使用特定的 PowerFlex 流程、工具、
解決方案資源、系統安全、資料保護、元件備份和基本故障排除。
產品
本次考試可能涉及的產品包括但不限於:
• PowerFlex 4.0 設備
• PowerFlex 4.0 機架
• PowerFlex 4.0 自訂節點
考試主題
本次考試可能涵蓋的主題包括:
PowerFlex 基礎 (15%)
• 描述PowerFlex 產品和部署模型
• 描述PowerFlex 架構和軟體介面
PowerFlex 解決方案設計 (13%)
• 依需求調整 PowerFlex 解決方案
• 捕捉設計並與客戶一起驗證
PowerFlex 物件配置 (20%)
• 設定保護域和故障集
• 設定儲存池
• 設定儲存資料伺服器
• 設定元資料管理器
PowerFlex 節點和磁碟區配置 (38%)
• 配置PowerFlex 節點
• 使用磁碟區(例如,建立、複製和保護)
• 建立、設定和保護 NAS 檔案系統
PowerFlex 解決方案整合與故障排除 (15%)
• 整合以確保安全
• 備份和還原集群
• 排除叢集故障
上述每個主題後面的百分比反映了整個問題集的大致分佈

考試時間:90分鐘

微軟建構AutoGen Studio用於AI代理原型設計

微軟的新低程式碼工具簡化了 AI 代理程式的創建,承諾在仍處於積極研究階段的同時徹底改變多代理程式工作流程的開發。
譯自Microsoft Builds AutoGen Studio for AI Agent Prototyping,作者 Darryl K Taft。
微軟研究院推出了AutoGen Studio, 這是一款新的低程式碼接口,旨在徹底改變開發人員原型設計 AI 代理程式的方式。
該公司表示,該工具建立在開源AutoGen框架之上,旨在簡化創建和管理多代理工作流程的複雜流程。 Elvis Saravia,分散式人工智慧研究所 (DAIR.AI)的機器學習和自然語言處理研究員,在 X 上發布了有關該技術的貼文(以前稱為 Twitter)。
Intellyx 分析師Jason Bloomberg表示:「『代理』一詞指的是一個獨立於其環境中其他軟體的自主軟體,它實現特定的業務目標。」「然而,它們究竟有多自主以及它們實際做什麼,取決於你問誰。的工作流程,並與代理商互動以完成各種任務。
Omdia 分析師Brad Shimmin表示:「這是微軟的一個非常酷的項目,實際上已經醞釀了幾個月。」「基本上,它運行在微軟的LLM 編排框架AutoGen 之上,並且確實加快了企業從業者建構GenAI 結果的原型設計過程——不僅僅是代理,而是任何他們可能想要對LLM 運作方式進行一些控制的結果。
該工具提供 Web 介面和PythonAPI,使開發人員能夠使用基於 JSON 的規範來表示支援 LLM 的代理程式。這種靈活性滿足了各種開發偏好和技能水平。
Shimmin 說:“它實際上是對你從其他代理框架(如LangGraph和CrewAI)獲得的功能的一個很好的圖形補充。”
「對於在Azure AI 之上建構的開發人員來說,這個工具加上框架可以幫助他們從PoC 過渡到生產,而不會遇到很多麻煩,並且還有一些額外的優勢,例如插入Microsoft [Azure] Purview等工具,以更好地保護AI 資料。
簡化開發的關鍵功能AutoGen Studio 包含一些旨在簡化開發過程的功能,例如用於指定代理工作流程的直覺的拖放式 UI;互動式評估和除錯功能;以及可重複使用代理程式元件庫。這些功能建立在無程式碼多代理開發工具的四個核心設計原則之上,儘管微軟尚未詳細揭露這些原則。
正在進行的工作雖然 AutoGen Studio 代表著 AI 代理開發的重大進步,但微軟指出,它是一個仍在開發中的研究項目,可能永遠不會成為獨立的產品。
該公司包含以下警告:「AutoGen Studio 目前正在積極開發中,我們正在快速迭代。
請注意,我們可能會在未來幾週的版本中引入重大更改…」然而,底層的AutoGen 框架已經在各個行業找到了應用,包括:廣告客戶支持網絡安全數據分析教育金融軟體工程巨大的潛力這廣泛的適用性突顯了AutoGen Studio 在各個領域的潛在影響。
Bloomberg 表示:“AI 代理可以在組織的雲端原生策略中發揮重要作用,因為每個代理程式都可以無狀態地運行在容器中。”
“因此,每個代理平台都有能力自動擴展代理,根據需要部署盡可能多的相同代理來應對任何情況。”
此外,基於生成式 AI 的代理商正在迅速取代機器人流程自動化 (RPA) 機器人——但彭博社告訴 The New Stack,故事還有更多內容。 “這些技術正在逐漸取代 RPA,以及業務流程自動化、低代碼/無代碼平台、規則引擎、數據集成技術等等。”
微軟鼓勵開發人員將 AutoGen Studio 用於原型設計和演示目的,而不是作為生產就緒的應用程式。對於需要身份驗證和高級安全性等功能的已部署應用程序,建議開發人員直接在 AutoGen 框架上建置。隨著 AI 不斷發展並重塑各個產業,像 AutoGen Studio 這樣的工具將在民主化 AI 開發和促進多代理系統創新方面發揮至關重要的作用。