动态矢量线程可在固定无线接入、vRAN和大规模MIMO波束成形等方面实现高效率

动态矢量线程可在固定无线接入、vRAN和大规模MIMO波束成形等方面实现高效率

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目前,我们已经开始逐步适应5G网络。网络运营商已经计划采用3GPP标准第18版——5G-Advanced,该标准支持众多先进功能,如扩展现实(XR)、厘米级定位精度、微秒级室外和室内定时精度等。这些功能将极大地增加RAN基础设施的计算需求,引发爆炸式增长。

为了满足消费者和企业的需求,我们正在开发固定无线接入(FWA)解决方案。通过采用大规模MIMORRU和应用波束成形技术,我们必须有效地管理不断变化的流量,同时确保UE支持运营商聚合。此外,我们还需要提供更大通道容量,更加环保的解决方案,以保证高性能和低延迟,更好地管理可变负载,并更加经济高效地支持大规模部署。

基础设施设备制造商希望将基于DSP的ASIC硬件的所有功耗、性能和单位成本优势,以及所有这些硬件的附加功能集成到一个高效的包中。

虚拟化RAN(vRAN)组件能够在单个计算平台上同时运行多个链路,从而实现更高效的承诺。这些系统旨在实现长达十年的C-RAN目标,包括保障规模经济性、使供应商更具灵活性以及通过软件集中管理多链路和拥堵流量。考虑到我们已经能够在大型通用CPU上虚拟化作业,因此这种需求似乎显而易见。然而,这些平台也存在一些缺点,例如在无线技术核心进行信号处理时,价格高昂、能耗过高且效率低下。

嵌入式DSP与大矢量处理器相结合,旨在满足信号处理任务(例如波束成形)的速度和低功耗需求。然而,过去该技术并不支持在多个任务之间实现动态工作负载共享。当需要扩大容量时,需要增加更多内核,或者使用较大的内核集群,或者最好通过预设的内核分区来实现静态的内核共享。

▲动态矢量线程。

矢量处理一直是一个瓶颈,这是因为在矢量DSP中,矢量计算单元(VCU)占据了大部分区域。为了尽可能高效地使用该资源,实现虚拟化RAN容量最大化,我们必须将内核数量加倍,以便每个通道都有自己的VCU,而不是像现在这样每个VCU同时为两个通道提供服务。这种情况下,每个通道需要两个VCU,这限制了处理能力。

然而,无论如何,通道中的一个软件可能需要矢量算术运算,而另一个则可能在执行标量操作;在这些情况下,两个周期中可能有一个VCU处于空闲状态。因此,可以考虑将一个VCU同时为两个通道提供服务,并使用两种矢量算术运算和矢量寄存器文件。

仲裁器能够根据通道需求动态地决定如何以最佳方式使用这些资源。如果两个通道在同一周期中都需要矢量算法,它们将被定向到相应的矢量ALU和矢量寄存器文件。如果只有一个通道需要矢量支持,则可以跨两个矢量单位进行条带化计算,以加速计算过程。这种方法与执行线程非常相似,能够最大程度地利用固定计算资源来同时处理一个或多个任务。

这种技术被称为动态矢量线程(DVT),它会将每个周期的矢量操作分配给一个或两个高速算术单元(例如在该示例中)。想象一下,将这一概念扩展到更多线程,甚至进一步优化可变通道负载中的VCU利用率,因为独立线程中的矢量操作通常不同步。

支持DVT需要对传统矢量处理进行多个扩展。操作必须由广泛的矢量算术单元执行,以允许每个周期进行128次或更多的MAC操作。此外,VCU还必须为每个线程提供矢量寄存器文件,以便每个线程能够独立存储其矢量寄存器内容。矢量仲裁单元通过线程之间的竞争有效地安排矢量操作。

这种功能如何支持虚拟化RAN呢?在极限负载下,这种平台上的信号处理需求将得到满足,因为它们都由双核DSP(每个都有独立的VCU)实现。

当一个信道需要矢量算术运算,而另一个信道在标量处理中处于静止状态或被占用时,第一个信道可以通过使用全向量容量来更快地完成矢量循环。与两个DSP内核相比,这意味着占用空间更小,平均吞吐量更高。

另一个关于DVT如何在基带处理中支持更高效率的例子可以在5G-AdvancedRRU中找到。

这些设备必须支持大规模MIMO处理以促进波束成形。大型MIMORRU将支持多达128个有源天线单元,包括对多用户和运营商提供支持。这意味着无线电设备需要大量计算,并且在使用DVT时效率更高。在支持固定无线接入的UE、终端和CPE中,运营商聚合也受益于DVT。DVT对蜂窝网络、基础设施和UE终端都有益处。

尽管许多人认为使用大型通用处理器来满足虚拟化需求是正确的解决方案,但在信号处理路径中,这种做法却是倒退。我们不能忘记,基础设施设备制造商有充分的理由改用带有嵌入式DSP的ASIC。处理器价格昂贵、耗电且无法正确处理信号。具有竞争力的固定无线接入解决方案需要继续利用基于ASIC的DSP的优势,同时还需要利用对动态矢量线程的支持。

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本文由NirShapira撰写,他担任CEVA公司的业务发展总监。

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基于DSP的解决方案包括:5G基带处理平台,用于移动和物联网设备;高级影像技术和计算机视觉,用于摄像头设备;音频/语音/话音应用,适用于多个物联网市场;始终开启/感应应用,具有超低功耗的特点。此外,我们还提供传感器融合技术,包括HillcrestLabs的传感器处理技术,可用于耳机、可穿戴设备、AR/VR、PC机、机器人、遥控器和物联网等市场。我们的蓝牙(低功耗和双模)、Wi-Fi4/5/6/6E(802.11n/ac/ax)、超宽带(UWB)、NB-IoT和GNSS平台在业内都享有广泛的授权。

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