Los primeros casos de uso de IA en 5G serán aplicaciones empresariales de visión por computadora que necesitan ancho de banda 5G, como en un taller.
Nvidia anunció el lunes que ofrecería su infraestructura convergente 5G e inteligencia artificial para admitir no solo chips x86 de Intel y AMD, sino también chips de ARM Ltd., la empresa de propiedad intelectual de microprocesadores que Nvidia está en proceso de compra.
"ARM es un proveedor líder de 5G en teléfonos móviles, pero a medida que evoluciona la infraestructura de host 5G RAN, existe una creciente demanda para ofrecer los tipos de alto rendimiento y baja potencia por vatio por los que son conocidas las CPU ARM", dijo Ronnie Vasishta. jefe de productos de telecomunicaciones en Nvidia.
"Creemos que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático serán un elemento esencial de las redes 5G, y la inteligencia artificial y el 5G ya son elementos esenciales de las aplicaciones que se ejecutan en la parte superior de una red 5G", dijo Vasishta. Por lo tanto, existe la necesidad de poner la aceleración de IA junto a los elementos de red que ejecutan la red de acceso por radio, o pila RAN, dijo.
Nvidia ya había anunciado en abril, en su conferencia anual GTC, sus asociaciones para desarrollar las máquinas 5G; el elemento de chips basados en ARM es el nuevo factor con el comunicado de prensa del lunes.
El anuncio llega el día de la inauguración de la feria Mobile World Congress en Barcelona, que se trasladó de su horario habitual en febrero. Se canceló en 2020 en medio de la pandemia de coronavirus.
Las máquinas, a las que Nvidia se refiere como AI-on-5G en un servidor, constarán de tres partes: una GPU Nvidia A100, un chip de procesamiento de datos BlueField 2 o DPU, creado a partir de los activos que Nvidia adquirió con Mellanox; y un procesador, ARM o x86. La máquina ejecuta la pila de software Aerial A100 de Nvidia para redes 5G y las diversas bibliotecas AI de Nvidia, como CuDNN.
Nvidia tiene una hoja de ruta que se extiende más allá de la configuración inicial del servidor. El siguiente paso, que llegará el próximo año, es lo que Nvidia llama "AI-on-5G en una tarjeta". Eso lleva A100 a una tarjeta enchufable con la próxima versión de la DPU, BlueField 3, que combinará 16 núcleos ARM "A-78" integrados en la matriz, un "grupo de CPU", como dice ARM.
"Esto significa que ya no necesita un host externo", dijo Vasishta, lo que la compañía considera "autohospedado".
A continuación, alrededor de 2024, Nvidia ofrecerá una parte convergente que contiene núcleos GPU más DPU más ARM en un solo dado, la llamada parte BlueField 4. Ese chip no está relacionado con la CPU basada en Grace ARM que Nvidia reveló en mayo.
La premisa para combinar AI con 5G es la renovación de la sociedad, desde la venta minorista hasta la transpiración industrial, dijo Vasishta.
"Todas las industrias se transformarán en los próximos diez años porque las fuerzas de la inteligencia artificial y la conectividad 5G se combinan con la automatización digital para impulsar una revolución llamada la cuarta revolución industrial".
Las corporaciones quieren usar esa combinación de IA y 5G en la computación de sistemas abiertos, incluidos los servidores estándar de la industria, argumentó Vasishta.
"Ahí es donde está el valor, las aplicaciones que se ejecutarán en 5G".
Las aplicaciones de los dispositivos estarán inicialmente en el dominio de la visión por computadora, dijo Vasishta en una conferencia de prensa.
"Los primeros casos de uso serán utilizando nuestro SDK de Metropolis, que es la visión por computadora", dijo Vasishta. "Ya sea en una fábrica inteligente de venta minorista, esos elementos de la visión por computadora se están volviendo mucho más omnipresentes, al igual que esas redes 5G, porque necesitan moverse, por lo que creo que esa sería una de las primeras [aplicaciones] que veremos."
Las primeras máquinas, que llegarán a finales de este año, se están construyendo con socios como Mavenir, Radisys, Fujitsu y Ericsson.
La tecnología ARM ha tenido dificultades para descifrar el centro de datos, con solo el 1% de los centros de datos del mundo utilizando servidores basados en ARM, Dion Harris, director de productos de computación acelerada en Nvidia.
Para promover el desarrollo en ARM, Nvidia también ofrece un kit de desarrollo que incluirá CPU ARM de la startup Ampere Computing Inc. y GPU A100, junto con la DPU BlueField 2.
Nvidia también anunció una colaboración con la unidad de negocios en la nube de Google para ejecutar un "laboratorio de innovación" para desarrollar aplicaciones 5G. La compañía está en conversaciones con otros operadores de nube pública para iniciativas similares, dijo Vasishta.
