Nvidia a déclaré que les chercheurs et les développeurs utilisent ses logiciels open source Aerial et Sionna pour tester plus rapidement des idées de réseaux sans fil 6G avant de s’engager dans l’achat d’équipements et des essais sur le terrain.
Points clés à retenir
Nvidia a déclaré que les chercheurs utilisent des outils ouverts, notamment Aerial et Sionna, pour tester plus rapidement des idées de réseaux 6G de nouvelle génération
Nvidia a déclaré que sa pile logicielle sans fil s’est enrichie au cours de l’année écoulée pour devenir un ensemble plus vaste d’outils ouverts destinés aux expérimentations télécoms
Nvidia a déclaré qu’Aerial et Sionna font partie de ses outils de recherche open source sur la 5G et la 6G.
Les outils open source permettent aux équipes de modéliser le comportement des signaux sans fil avant de construire le matériel.
Nvidia a déclaré que sa suite logicielle sans fil s’était étoffée au cours de l’année écoulée pour devenir un ensemble plus vaste d’outils ouverts destinés aux expérimentations dans les télécommunications. L’entreprise fabrique les GPU et les plateformes logicielles qui alimentent une grande partie du marché actuel de l’entraînement et de l’inférence en IA, et elle a de plus en plus étendu ces outils aux réseaux et à la robotique.
La recherche sur la 6G sort des laboratoires fermés grâce aux outils ouverts
L’annonce porte moins sur un nouveau produit que sur un changement de méthode. La recherche en télécommunications s’est longtemps appuyée sur des installations de laboratoire spécialisées, des codes de simulation sur mesure et des résultats difficiles à reproduire d’un établissement à l’autre. Nvidia cherche à standardiser davantage ces travaux à l’aide de logiciels ouverts.
C’est important, car le développement de la 6G n’en est qu’à ses débuts. Personne ne déploie de réseau 6G commercial à l’heure actuelle, et les chercheurs testent des idées concernant l’accès radio, la modélisation des canaux et la conception des systèmes, des années avant que les opérateurs ne s’engagent sur des choix de matériel et de spectre.
Les outils ouverts changent la donne pour les participants. Une équipe universitaire disposant de matériel limité peut reproduire certaines parties de l’expérience d’un autre laboratoire si les deux utilisent les mêmes composants logiciels. Cela réduit les coûts de coordination qui ralentissent souvent la recherche en télécommunications, sans pour autant éliminer le besoin de capacités de calcul coûteuses.
Des simulations plus rapides permettent aux chercheurs de comparer davantage de conceptions et d’affiner leurs idées plus tôt.
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Des GPU d’IA aux futures suites logicielles radio
Cela s’inscrit également dans la stratégie plus vaste de Nvidia, qui consiste à transformer les GPU en infrastructure pour les systèmes physiques, et pas seulement pour les modèles de langage. La recherche sur les réseaux sans fil nécessite de la simulation, de l’optimisation et du traitement du signal, autant de domaines où le calcul parallèle est utile.
L’enjeu des télécommunications concerne les lecteurs intéressés par l’IA, car les futurs réseaux pourraient transporter davantage de trafic entre machines, provenant de systèmes autonomes, de capteurs industriels et d’agents d’IA fonctionnant en périphérie du réseau. Si ces systèmes nécessitent des temps de réponse plus courts et une coordination plus dense, la conception radio devient une question d’infrastructure pour l’IA, et non plus seulement un problème d’ingénierie pour les opérateurs.
Nvidia a déjà défendu cette vision avec les jumeaux numériques et la simulation de réseaux. L’entreprise a déclaré que ses outils fournissent aux chercheurs une base pour tester des idées, comparer des résultats et s’appuyer sur les travaux des uns et des autres.
Comment la recherche sur la 6G utilise Aerial et Sionna
Concrètement, des outils de recherche sur la 6G comme Aerial et Sionna permettent aux équipes de modéliser le comportement d’un signal sans fil avant de construire du matériel. Nvidia a indiqué qu’Aerial et Sionna font partie de ses outils de recherche open source sur la 5G et la 6G. Les chercheurs peuvent modifier les conditions du canal, la disposition des antennes et les hypothèses relatives aux protocoles dans un logiciel, puis mesurer l’effet de ces choix sur les performances.
Grâce à ces outils, les chercheurs peuvent comparer davantage de conceptions et affiner leurs idées plus tôt.
Il faudra surveiller si la suite logicielle ouverte de Nvidia devient de facto une couche de référence pour les travaux universitaires sur la 6G. Si c’est le cas, Nvidia influencera non seulement les puces utilisées dans les systèmes d’IA, mais aussi certaines des hypothèses logicielles qui sous-tendent les réseaux dont ces systèmes dépendent.
Les outils ouverts réduisent les coûts de coordination, mais ne suppriment pas les contraintes physiques. La capacité et la disponibilité des GPU, l’alimentation électrique et le refroidissement des baies, ainsi que le coût par unité de temps d’inférence et de simulation limiteront le nombre d’expériences à grande échelle que chaque laboratoire peut mener.
Les grandes fermes de GPU accélèrent les cycles d’itération, mais elles consomment aussi beaucoup d’énergie et nécessitent d’importants investissements. Lorsqu’un fournisseur met en avant l’ouverture de ses logiciels dans sa stratégie publique, ses dépenses d’investissement dans les puces et les équipements de centres de données révèlent son degré d’engagement à transformer ces logiciels en infrastructures concrètes.
Ces dépenses constituent l’indicateur d’intention le plus fiable. Les déclarations publiques sur l’ouverture sont importantes, mais la capacité, l’approvisionnement et le coût unitaire déterminent le nombre d’expériences concrètes pouvant être menées et la vitesse à laquelle la recherche peut passer de la simulation aux essais sur le terrain.
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Nvidia a déclaré que l’adoption d’Aerial et de Sionna avait été multipliée par 10 au cours de l’année écoulée, que ses outils open source pour la 5G et la 6G avaient dépassé le million de téléchargements et que plus de 8 000 établissements de recherche et établissements universitaires dans le monde les utilisaient désormais.