2019年10月31日，中国国际信息通信展览会（PT EXPO CHINA）在北京国家会议中心召开。此次大会以“5G融合，共建万物互联的智能世界”为主题，汇聚了众多顶级科技企业，共同探索新一代信息通信技术与社会各领域的深度融合。

大会首日，NVIDIA中国高性能计算、产业AI业务总经理刘通受邀参加“ICT领袖论坛”，发表了 “NVIDIA GPU技术释放5G潜能”主题演讲，围绕AI与5G的关联性，分享了NVIDIA针对通信行业及边缘领域的见解洞察，与最新成果进展。接下来，就让我们看一下，针对于AI+5G，刘通有哪些见解。

5G关联AI，迎来“万物智能”



4G网络掀起了移动互联网的兴起；随着5G的到来，将迎来“万物智能”的时代，5G+AI已经成了当今的主要话题。但“万物智能”的前提条件，是高性能的5G网络，包括更低的延迟、更高的带宽、更大的通量、还有更多的基站，这一系列苛刻的条件，都需要用更好的技术来解决。

未来，AI与5G之间将更紧密地相关联。虽然，目前已有众多AI场景落地，但是大多都是孤立的业务场景。而在未来，将有大量的AI应用，如自动驾驶、智能制造、智能医疗等，都将需要借助于5G进行实时的大数据量传输。以自动驾驶为例，其数据传输时间需要小于1毫秒，如此之低的延迟，是4G网络远无法到达，唯有依靠5G网络才能实现这样的低延迟反应速度。

但是，要真正实现AI应用落地，仅靠5G所提供的高带宽、低延迟，依然还是不够的。“为实现AI的真正落地，我们需要一个完整的生态，以及5G与强大算力之间非常紧密的关联。”刘通表示。

完整的生态，就意味着需要整个AI产业链上没有瓶颈。由于强大的计算力和5G之间有着非常强的关联关系，决不能让计算力成为实现AI+5G的瓶颈。因此，NVIDIA从边缘AI计算能力和5G通信解决方案两方面着手，为AI+5G时代提供前所未有的计算力。

边缘AI计算能力

目前，在众多的AI应用场景中，大部分的AI计算都是停留在云中心、数据中心完成的。之所以还没有将AI计算推向边缘，是因为当前用户对于边缘AI计算能力还没有迫切的需求。但是随着5G时代的到来，会促使用户对于边缘AI计算能力需求的爆发式增长。因为届时将有上万亿的物联网设备通过5G连接。如此大规模的数据流向，如果依旧将AI计算集中于数据中心、云中心进行，将为数据中心带来巨大的数据传输压力，而且其延迟也会随之不断增加。因此，需要将AI计算从数据中心推向边缘，通过边缘AI计算，在边缘侧实现实时决策。

因此，在未来大部分的应用场景中，例如一些新兴业务场景，toB业务场景，包括个人端应用场景，都将需要用更强大的边缘计算能力为用户提供服务。以个人端应用场景为例，4G时代造就了个人移动互联网、智能手机等服务应用。在5G时代，个人依然可以充分利用5G提供的技术资源，享受更多5G带来的技术红利，诸如云游戏、AR、VR这些用户最关心的应用，会最早成为个人端5G应用的业务场景。而对于其它行业应用来说，例如智能制造，智能驾驶，智慧医疗等，也将向边缘计算推移。

NVIDIA作为当今最强大、最通用，同时也是最被认可的AI计算平台提供者，在AI计算从数据中心推向边缘的过程中，也自然而然地成为了最主要的计算能力提供者。

此外，NVIDIA还拥有强大的生态环境。在5G时代，将要面临的一项最大挑战就是应用场景——虽然已经有了高性能的计算力，为5G+AI铺设好了高速公路，但是还需要应用来最终实现5G+AI的业务落地。应用的开发涉及生态，需要有通用的商业化技术和大量的开发者来开发应用，而这恰好是NVIDIA的先天优势——在AI时代，NVIDIA积累了大量的AI开发者，他们从中学时代起，就开始学习NVIDIA的CUDA技术和深度学习的Framework技术。因此，NVIDIA有着最完善和具有先天条件的生态。

5G通信解决方案

在AI计算能力方面，NVIDIA有着最成熟、稳定、高效的解决方案；而在5G通信解决方案方面，NVIDIA也能贡献自己的力量。5G时代的到来，为通讯设备带来了前所未有的苛刻要求——更低的延迟、更高的带宽。而NVIDIA将以更低的功耗，更强的计算力，以及更高的经济效益来满足5G时代对带宽和延迟的需求。



此前，NVIDIA正式发布了能够为移动运营商及设备供应商提供最先进计算力的解决方案——EGX边缘计算平台。EGX边缘计算平台秉承了NVIDIA的一个理念——旨在借助通用的软件技术来满足不同的业务场景需求。在硬件层面，针对不同的应用场景，NVIDIA有着不同的硬件产品——从功耗极低的Jetson系列产品，到算力强大的Tesla系列GPU，再到更为强大的数据中心产品（如：DGX系列产品）。而更为关键的是软件层面，所有运行于NVIDIA硬件产品之上的软件都是通用的——包括统一的软件架构、软件应用库等。在通用的软件之上，NVIDIA针对各个行业提供了应用程序框架，开发者可以基于这些应用程序框架开发最终的应用程序，这极大地化解了应用程序的开发难度。

针对于通信领域，NVIDIA意在实现真正软件定义的5G vRAN。针对通信运营商，为了加速AI在5G网络边缘的大规模应用，NVIDIA还推出了一款名为Aerial的软件开发工具包，以支持GPU加速、软件定义的无线接入网。这是一个运行于EGX之上的CUDA-X软件开发工具包。Aerial能够让通信企业构建具有高度可编程性、可扩展性和节能性，且完全虚拟化的5G无线接入网。



在刘通看来，提供强大计算能力只是基础，在此之上还需要以虚拟化的方式实现计算力资源的共享，让用户能够同时完成若干个工作任务——NVIDIA有着成熟的数据中心虚拟化经验，可以帮助用户有效地提升资源利用率。此外，借助于GPU提供的强大计算能力，运营商、设备商还能够实现更快的软件发布速度。相比于传统FPGA平均1年，和ASIC平均2年的应用开发周期，GPU的软件开发周期是相当短的，1个月可以完成一个完整的软件开发、升级。而且GPU还有着更强大的软件灵活性，来持续地更新软件，实现性能扩展。