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6G通算融合网络架构
被引量：
6
1
作者
彭程晖
邓娟
+7 位作者
吴建军
刘哲
李芳芳
刘光毅
孙韶辉
杨旸
张宏纲
李荣鹏
《无线电通信技术》
2022年第4期583-591,共9页
边缘计算在物理位置上部署在通信网络内,但是在逻辑上计算与通信拥有彼此独立的管控体系,协同是非实时的,在应对超低时延业务场景下用户信道状态、用户移动性等的动态变化时,存在技术挑战。因此,6G网络架构在设计之初,就需要原生的支持...
边缘计算在物理位置上部署在通信网络内,但是在逻辑上计算与通信拥有彼此独立的管控体系,协同是非实时的,在应对超低时延业务场景下用户信道状态、用户移动性等的动态变化时,存在技术挑战。因此,6G网络架构在设计之初,就需要原生的支持通信与计算的深度融合机制,基于此,提出了一种在无线网络内通信资源与分布式计算资源实时协同的计算面方案,来实现6G网络业务适配能力上的突破,提升综合资源能效。在终端和基站联合模型拆分推理场景下,通过仿真对比了控制面融合和管理面融合技术方案,验证了控制面融合方案能更好地应对终端空口连接带宽发生的变化,大幅降低业务时延抖动。
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关键词
网络AI
通算融合
计算面
无线通信网络
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职称材料
任务为中心的6G网络AI架构
被引量：
6
2
作者
吴建军
邓娟
+15 位作者
彭程晖
王君
杨立
刘光毅
王飞
何宇锋
孙万飞
艾明
李文璟
戴翠琴
袁雁南
石聪
许阳
杨旸
张宏纲
李荣鹏
《无线电通信技术》
2022年第4期599-613,共15页
5G通信系统采用了NWDAF的叠加方式支持人工智能(Artificial Intelligence,AI),其效率和性能较差,6G通信系统迫切需要从架构层面考虑对AI的高效支持。基于此需求,提出了一种以任务为中心的6G网络AI架构,使能6G网络原生支持AI。介绍了6G网...
5G通信系统采用了NWDAF的叠加方式支持人工智能(Artificial Intelligence,AI),其效率和性能较差,6G通信系统迫切需要从架构层面考虑对AI的高效支持。基于此需求,提出了一种以任务为中心的6G网络AI架构,使能6G网络原生支持AI。介绍了6G网络AI的驱动力、场景需求等背景,其中AI驱动力包括三个类别的智能:网元智能、网络智能和业务智能。重点阐述从会话为中心到任务为中心的架构变化,以及任务为中心的架构面临的技术问题。其中,架构变化包括从会话管控到任务管控,从通信QoS到任务QoS,从通信数据到任务数据等。基于以上所述6G架构变化和对应技术问题,提出了一种以任务为中心的无线网络架构。首先,通过统一架构来提供AI4NET、NET4AI、AIaaS的服务;其次,针对无线网络分布式系统的固有特征,提出了任务管控的三层逻辑架构,从而满足实时和灵活的任务部署需求;并进一步提出了在无线接入网域和核心网域独立部署任务锚点TA和任务调度器TS,从而实现不同域内任务的独立部署和各域自治;然后,通过控制信令的方式实现任务控制功能,给出了具体的接口、协议框架和流程设计,并给出针对任务执行期间的任务QoS保障、AI用例自生成和任务应用实例等;最后给出了下一步的研究方向建议。
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关键词
网络AI
任务为中心
AI服务质量
任务管控
四要素协同
AI用例
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职称材料
题名
6G通算融合网络架构
被引量：
6
1
作者
彭程晖
邓娟
吴建军
刘哲
李芳芳
刘光毅
孙韶辉
杨旸
张宏纲
李荣鹏
机构
华为技术有限公司无线技术实验室
中国移动通信有限公司研究院未来研究院
中信科移动通信技术股份有限公司
上海科技大学信息科学与技术学院
浙江大学电子与信息工程学院
出处
《无线电通信技术》
2022年第4期583-591,共9页
基金
国家重点研发计划(2020YFB1806800)
国家自然科学基金企业创新发展联合基金(U21B2002)。
文摘
边缘计算在物理位置上部署在通信网络内,但是在逻辑上计算与通信拥有彼此独立的管控体系,协同是非实时的,在应对超低时延业务场景下用户信道状态、用户移动性等的动态变化时,存在技术挑战。因此,6G网络架构在设计之初,就需要原生的支持通信与计算的深度融合机制,基于此,提出了一种在无线网络内通信资源与分布式计算资源实时协同的计算面方案,来实现6G网络业务适配能力上的突破,提升综合资源能效。在终端和基站联合模型拆分推理场景下,通过仿真对比了控制面融合和管理面融合技术方案,验证了控制面融合方案能更好地应对终端空口连接带宽发生的变化,大幅降低业务时延抖动。
关键词
网络AI
通算融合
计算面
无线通信网络
Keywords
network AI
communication and computing integration
computing plane
wireless communication network
分类号
TN919.23 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
任务为中心的6G网络AI架构
被引量：
6
2
作者
吴建军
邓娟
彭程晖
王君
杨立
刘光毅
王飞
何宇锋
孙万飞
艾明
李文璟
戴翠琴
袁雁南
石聪
许阳
杨旸
张宏纲
李荣鹏
机构
华为技术有限公司无线技术实验室
中国移动通信有限公司研究院未来研究院
中兴通讯股份有限公司
中国电信股份有限公司研究院
中信科移动通信技术股份有限公司
北京邮电大学计算机学院
重庆邮电大学通信学院
维沃移动通信有限公司
北京欧珀通信有限公司
特斯联科技集团有限公司
浙江大学电子与信息工程学院
出处
《无线电通信技术》
2022年第4期599-613,共15页
基金
国家重点研发计划(2020YFB1806800)
国家自然科学基金企业创新发展联合基金(U21B2002)。
文摘
5G通信系统采用了NWDAF的叠加方式支持人工智能(Artificial Intelligence,AI),其效率和性能较差,6G通信系统迫切需要从架构层面考虑对AI的高效支持。基于此需求,提出了一种以任务为中心的6G网络AI架构,使能6G网络原生支持AI。介绍了6G网络AI的驱动力、场景需求等背景,其中AI驱动力包括三个类别的智能:网元智能、网络智能和业务智能。重点阐述从会话为中心到任务为中心的架构变化,以及任务为中心的架构面临的技术问题。其中,架构变化包括从会话管控到任务管控,从通信QoS到任务QoS,从通信数据到任务数据等。基于以上所述6G架构变化和对应技术问题,提出了一种以任务为中心的无线网络架构。首先,通过统一架构来提供AI4NET、NET4AI、AIaaS的服务;其次,针对无线网络分布式系统的固有特征,提出了任务管控的三层逻辑架构,从而满足实时和灵活的任务部署需求;并进一步提出了在无线接入网域和核心网域独立部署任务锚点TA和任务调度器TS,从而实现不同域内任务的独立部署和各域自治;然后,通过控制信令的方式实现任务控制功能,给出了具体的接口、协议框架和流程设计,并给出针对任务执行期间的任务QoS保障、AI用例自生成和任务应用实例等;最后给出了下一步的研究方向建议。
关键词
网络AI
任务为中心
AI服务质量
任务管控
四要素协同
AI用例
Keywords
network AI
task centric
QoAIS
task management and control
collaboration of four types of resources
AI use case
分类号
TN919.23 [电子电信—通信与信息系统]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
6G通算融合网络架构
彭程晖
邓娟
吴建军
刘哲
李芳芳
刘光毅
孙韶辉
杨旸
张宏纲
李荣鹏
《无线电通信技术》
2022
6
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职称材料
2
任务为中心的6G网络AI架构
吴建军
邓娟
彭程晖
王君
杨立
刘光毅
王飞
何宇锋
孙万飞
艾明
李文璟
戴翠琴
袁雁南
石聪
许阳
杨旸
张宏纲
李荣鹏
《无线电通信技术》
2022
6
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