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聯發科/博通/英特爾等創立OpenRF聯盟

為實現多模(Multi-mode)射頻前端(RFFE)及晶片模組中軟硬體功能的互通性,進一步朝5G開放式架構前進,多家晶片及RFFE供應商日前以產業聯盟的形式成立Open RF Association(OpenRF)。該聯盟成員包含博通(Broadcom)、英特爾(Intel)、聯發科、村田製作所(Murata)、Qorvo,以及三星(Samsung)等業者,力求為5G原始設備製造商(OEM)提供較良好的系統性能,並於RFFE晶片模組上能有更多元的選擇的同時,可縮短產品上市時間並降低總體成本。 Mobile Experts首席分析師Joe Madden表示,由於射頻前端市場已變得極度複雜,因此業界需要對此採取相應手段因應此類複雜架構。而Open RF Association透過標準化一些通用元素,進而使RFFE供應商可將研發動能聚焦在創新層面;與此同時,在非競爭領域的通用基礎元件也可望縮短產品的上市時程,並確保跨平台之間的相容性。此外,透過改善市場經濟規模,業界可望省下數百萬美元的資金,但卻不會削弱供應商間的競爭狀況。 OpenRF期望晶片供應商及OEM可實現5G RFFE模組的互通性,加速打入5G市場 為了支援RFFE及晶片模組的互通性,以利建構穩固的生態系統,OpenRF計畫推動數項舉措,如針對系列核心晶片模組及RFFE功能與介面,以實現5G基頻的互通性,並且支援供應商的創新;同時,該聯盟也規畫根據產業標準構建標準,盡可能提升RFFE的可配置性(Configurability)及有效性(Effectiveness);另一方面,該聯盟也打算開發通用的硬體抽象層(Abstraction),以增強收發器/數據機及RFFE模組介面,並規畫擬定射頻功率管理辦法。 OpenRF表示,其成立要旨為提供開源框架,在不限制創新的前提下規範軟硬體介面,並預期為5G OEM帶來多元的彈性,使其能於上市時間、成本性能與供應鏈角色之間獲取優勢,在具有眾多供應商的生態系統選擇較有利的解決方案,並於5G基頻上使用相同的RFFE。據此,該聯盟目前已獲一些全球晶片/RFFE供應商及設備製造商的支援,進一步改善傳統參考設計流程,將更有利的可調控方案加速推向市場,滿足市場需求並推進產業利益。
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工研院ICT TechDay推動未來智慧商機

AI人工智慧及5G是被預期下一個十年最重要的技術,工研院舉辦一年一度的ICT TechDay(資通訊科技日),展示超過20項最新資通訊創新技術,從AI晶片與應用、資訊安全、自駕車與無人機,到5G通訊與邊緣運算四大領域,臺灣在半導體和資通訊產業已有一定優勢,在AI人工智慧與5G物聯網催生下,業者有機會在全球供應鏈搶進核心地位,扮演下世代資訊科技重要角色。 工研院舉行2020 ICT TechDay,邀請重量級貴賓分享ICT產業趨勢。圖左至右為臺灣雲端物聯網產業協會理事長徐爵民、工研院資通所所長闕志克、電電公會理事長李詩欽 工研院資訊與通訊研究所所長闕志克表示,隨著AI人工智慧技術快速發展,AI人工智慧發展重點將從軟體走向硬體,從集中式運算走向邊緣運算(Edge Computing);工研院從晶片、架構及應用三方面著手,開發AI推論晶片(DNN Inference Chip)、AI推論架構(DNN Inference Architecture),到DNN Model與應用的AI人工智慧Total solution,為產業提供多元的AI人工智慧端到端解決方案。 工研院研發「AI深度學習演算法」,影像辨識可由類神經網路自我學成,技術精準度超過99% 闕志克認為,5G多元應用所帶動的新市場也備受關注,尤其是5G專網方面。製造業對生產可靠度需求高,精準掌握生產及設備數據,長年都有蒐集智慧發展所需的數據資訊,加上產業上中下游供應連結度強,互動性高,因此,在面對快速少量、彈性、多元製造需求下,運用5G專網發展智慧製造將是製造業者具備差異化的重要工具,也是所有應用場域中最早落實的產業。目前看到5G專網將有三種方式推動,公網、公網白牌化、專網專頻,公網白牌化採用開放架構設備,網通業者及系統整合商將有更多投入的新機會;專網專頻有機會因工廠等智慧場域已普遍採用Wi-Fi系統,可透過Wi-Fi技術升級與5G專網整合,Wi-Fi設備商及提供應用服務的系統整合業者也可望迎來另一波成長的機會。 工研院研發無人機AI美學攝影技術,透過蒐集網美照片整理出多種拍照風格,再搭配AI影像辨識,讓無人機模仿專業攝影師的拍照手法,自動取景拍出最優畫面 在AI相關解決方案部分,ICT TechDay展示「AI深度學習演算法」、「應用程式白名單」、「無人機AI美學攝影體驗」、「自駕車管理系統與運算平台」、「行動邊緣運算系統專網」等20餘項關鍵技術。例如工研院研發 AI深度學習演算法,攜手新創公司邁爾凌科技及遠東集團旗下軟體公司遠創智慧,開發國產AI車牌辨識解決方案,提供關鍵演算法、訓練器打造國產AI軟韌體訓練整合模組,搶攻新市場。
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西門子/歐利速精密工業/遠傳電信攜手打造5G智慧產線

台灣於今年初正式迎來5G世代,5G大幅提升聯網效率、數據傳輸速度、低延遲性等優勢,助於人工智慧、網路安全、數位分身、虛擬實境/擴增實境與智慧智造的結合應用,並透過與電信業者、自動化業者合作將能加速台灣製造業者的智慧化轉型。製鞋設備業者歐利速精密工業,正式攜手遠傳電信與智慧製造解決方案廠商西門子,導入西門子開放式物聯網雲端平台MindSphere,並將5G、擴增實境(Augmented Reality, AR)整合應用,實現設備生產產線的智慧化升級。 製鞋設備業者歐利速精密工業將5G、擴增實境整合應用,實現設備生產產線的智慧化升級 MindSphere平台將協助歐利速精密工業匯集產線上設備機台的運作數據,進行智慧化分析,達到機台之間無縫溝通協作,並藉由持續監控耗電量、轉矩和頻率,隨時掌握重要機台的運作狀態,探尋最佳維護時機與實際維護需求,提高機台使用率和產能、延長維護間隔、減少停機時間、實現預測性維護、降低非預期成本的發生,並達到能源資料管理和資源配置最佳化。 基於遠傳電信5G的聯網傳輸基礎架構,則可讓廠務端得以加快擷取和分析所有機台運作資料的速度,進而提高生產運作效率、彈性以及安全性。同時歐利速精密工業將其設計開發的ROMPS(Remote Operation Maintenance Platform Solution)解決方案整合至該平台,並著眼於5G高速連網傳輸能力和AR能將虛擬與現實場景結合互動的特性,進而加以整合應用,提供品牌鞋廠與製造工廠遠端設備維護、操作指導與教育訓練服務,提供即時有效率的服務,還能確保疫情期間,工廠人員出入嚴格控管及員工差旅受限的同時,確保服務與業務持續不中斷。
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提升室內5G毫米波覆蓋 三星小基站Link Cell亮相

日前三星(Samsung)推出新的整合式5G毫米波(mmWave)的小型基站Link Cell,作為Samsung Link的產品之一,可用於強化室內的5G毫米波訊號,能為使用者的室內環境提供順暢且強化的5G使用體驗,為企業內以5G網路為基礎的設施,如製造及配送設備、辦公室、娛樂產品或商場、體育館、飯店等公共場合提供高覆蓋的5G毫米波訊號。 Link Cell用於強化室內的5G毫米波訊號 (圖片來源:三星) Link Cell為無線網路營運商創造出延伸自5G網路的服務,透過其高傳輸量及低延遲的特點,十分適合應用在商業及公共場館。同時作為未來企業內5G私有網路的關鍵元件,包含製造業、醫療保健、零售及倉庫設備等,都可以採用Link Cell。其中,Verizon是美國第一個在商用領域部署Link Cell的無線網路營運商,將會藉此擴展其5G超寬頻的覆蓋範圍。 此款5G小型基站的第一版支援28GHz,同時具備結合4個100MHz頻寬的能力,提供高容量及高速下載功能。此外,Link Cell在小於4公升的小體積內整合無線電、天線及數位單元,並且只需將其放置在牆壁或天花板上即可使用,而無風扇的冷卻方式也能有效降低噪音。另一方面,該產品可調整RF效能,行動裝置在室內不同位置,或者從外部5G網路切換到室內網路時都能無縫接軌。
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電大尺寸問題分析不易 先進求解技術滿足5G模擬需求

宏觀/微觀都需考量 混合求解勢在必行 電尺寸的大小,是指電磁領域中的幾何尺寸與工作波長的比值。當物理尺寸遠大于電波長時,如10個波長、100個波長以上,一般就稱之為電大尺寸問題。電尺寸再增加到上千個波長,則可視之為超電大問題。 但在進行5G模擬時,不僅要考慮電尺寸的大小,同時也要考慮到幾何細節結構。因此,5G模擬不僅是個電大尺寸問題,同時也是個電大尺寸複雜問題,亦即待求解的問題不僅僅是一個電大尺寸或超電大尺寸的幾何規模問題,同時還存在複雜的幾何細節結構問題。這意味著模擬工程師要選擇一個適用於大規模問題求解的演算法,同時還要具備複雜問題的精確計算能力。這種情況下面臨的難點與挑戰主要有: ·單一的電磁演算法無法解決電大尺寸與複雜細節並存的問題 ·傳統的網格剖分技術無法應對龐大且複雜的幾何細節 ·大規模問題的求解,需要高效的平行運算技術與匹配的運算能力 為克服這些挑戰,採用可以結合各種演算法優勢的混合求解法,是必然的選擇。如利用有限元演算法(FEM)對於天線類複雜問題進行精確求解,積分方程法(IE)對於電大尺寸金屬體的電流映射求解,彈跳射線法(SBR)對於超電大尺寸問題的高頻近似求解等。通過幾種演算法的自由組合,可以恰到好處地解決電大尺寸複雜問題的演算法難點。 三維電磁場模擬軟體HFSS恰巧具備上述多種演算法的天然優勢,其內建的主要演算法模組包括有限元演算法、積分方程法、彈跳射線法、物理光學法(PO)及時域演算法。除了時域演算法以外,其他演算法借助於DDM域分解並行技術,均可同時應用於同一個問題或模型的求解,即混合演算法的協同模擬模式(圖1)。 圖1 HFSS混合演算法求解器 高效網格剖分技術縮短作業時間 電磁模擬軟體的不斷進步,離不開電腦技術的高速發展。若要將複雜的電磁模型,描繪出可以讓電腦識別並自動計算的語言,則離不開數值計算與離散化的網格模型。HFSS電磁模擬軟體支援強大的自我調整網格剖分技術,以自動化與精確化的特點,在模擬領域廣為人知。 HFSS軟體2019 R2版本中,推出了新型的Flex Mesh技術(圖2),可以極大的提高初始網格的劃分效率,降低演算法對模型幾何體品質的要求,從而大大縮短了大尺寸複雜模型的模擬時間,節省了工程師花費在修模型、簡化模型的大量工作,解決了傳統的單核網格劃分在應對大尺寸複雜模型時的低效率、高耗時問題,如複雜多層饋網的大型微帶陣列天線、大型複雜載體的多天線布局等。 圖2 新型Flex Mesh技術 多樣化的平行計算 HPC高性能計算,是所有ANSYS軟體並行技術的統稱。隨著大型叢集運算技術的不斷發展,ANSYS軟體的平行計算也在逐步改善與進步。 HFSS電磁模擬軟體目前支援的平行求解有多執行緒的共用記憶體式計算、分散式記憶體的矩陣計算、區域分解法的平行計算、GPU加速等。 另外,還有一種叫作DSO的任務分散式加速技術,可以實現頻率掃描的多頻點平行模式,以及參數掃描與優化中的多參數平行模型。DSO可以大大加速在頻掃與參掃等多工求解問題,充分利用硬體資源,進一步為設計探索提供更有利的高效加速計算。 圖3 HPC平行處理技術 合理的硬體資源配置 在進行大規模模擬問題的求解時,硬體資源配置(圖4)是實現軟體高效平行計算的最終執行體。根據模擬軟體的計算特點,配置合理的硬體計算資源,是實現大規模問題的高效率計算的前提,也是資源利用最大化、節省成本必不可少的關鍵。 圖4 硬體設定示意圖 HFSS軟體在網格剖分、自我調整反覆運算、頻率掃描、參數掃描等一系列的求解過程中,對硬體資源中的CPU、記憶體、硬碟、顯存、網路等的依賴度,理論上,當然是所有的硬體指標都越高越好,但是,如果預算有限,非要取捨的情況下,建議按照以下的優先順序考慮:首先是CPU頻率、其次是CPU數量,然後是記憶體、固態硬碟、機械硬碟、獨立繪圖記憶體、高速網路。值得注意的是,硬體配置需要均衡,因為問題的有效求解,是硬體資源整體平台的能力,不是某個單一元素的能力決定。 在同等求解規模,且資源足夠的情況下,單機求解通常要快於多機求解,工作站的求解速度也比叢集式超級電腦。具體原因主要是網路的資料傳輸問題,以及叢集式電腦的CPU因多核散熱問題,時脈通常都比較低,約在2.2到2.8GHz左右。作為對比,工作站所使用的CPU,目前時脈最高已超過4.0GHz。所以,要採用多機平行處理或使用叢集平台運算的話,一定要配置高速率的交換機或路由,以及高規格的網路等。 典型場景下的模擬詳解 高頻電磁場模擬在5G應用的開發過程中,主要集中在天線布局、訊號覆蓋與場景感知三大領域,以下將簡單介紹在進行這三大類模擬作業時,工程師所遇到的挑戰,以及如何解決問題的方法。 天線布局 將天線裝載到一定的應用環境或場景中,分析載體或環境因素對天線性能指標的影響,驗證天線設計指標是否真正滿足實際需要;並根據模擬或測試結果,調整天線的安裝位置,尋求最佳天線性能的布局方案,稱之為天線布局和優化設計,如機載天線布局、車載天線布局、星載天線布局等。 天線布局分析關注的仍是天線本身。遇到這類問題,我們首先要考慮的,不是天線的載體或環境有多複雜,多徑效應多難分析,模擬規模有多大等,而是我們設計的天線,究竟屬於哪種類型,電尺寸大小如何,敏感度如何,是否容易受到環境干擾。 在進一步討論這個問題之前,必須先對「電小天線」(圖5)的定義進行說明。所謂電小天線,主要指天線的最大幾何尺寸遠小於工作波長的天線。一般來說,天線的最大幾何尺寸若小於工作波長的1/10或1/(2π),就屬於電小天線範疇。電小天線的種類很多,如手機天線、耳機天線、手錶天線、Wi-Fi天線、GPS天線、北斗導航天線等。 圖5 智慧手表內建的天線,是電小天線的典型案例之一  許多工程師可能都遇過電小天線模擬結果不準確的情況,甚至有電小天線「模擬無用」這種極端的說法。會導致電小天線的模擬結果跟實際狀況出現顯著誤差,關鍵原因在於天線設計好之後,裝載到手機、電腦等終端設備上時,性能曲線會「大變臉」,導致原本的天線設計變得毫無用處,不得不用現場「手術」或「切銅皮」的方法來補救。許多熟悉這些工作的資深工程師,也因而成為同事口中的「銅皮大師」或「一刀切」高手。 而其根本原因還是在於電小天線的“小”和敏感變高等。相比於天線的載體或工作環境,天線的尺寸遠小於波長;而載體或環境中的某個金屬結構,反而更接近於工作波長,更易諧振於工作頻率。再考慮到電小天線的方向圖,都屬於類似於蘋果型的全向型,易受干擾,敏感度高。 所以,電小天線布局問題的解決方法,就是把載體與工作環境,當做天線的本身進行一體化設計,在設計天線的時候,就充分考慮天線的PCB結構、殼體、人體模型等環境因素的影響(圖6)。 圖6 遇上搭載小尺寸天線的應用時,工程師不宜只針對天線進行模擬,還必須把天線所處環境,甚至人體的影響一併納入模擬考量中 而天線陣列的布局分析,與電小天線正好相反。由於陣列天線的「地」夠大,陣列元素也多,方向圖波束一般都很窄,容易受到環境影響的因素不多或很少。這樣一來,載體或環境因素對天線本體的性能影響,是非常有限的。 天線布局分析,也僅僅是一種驗證的流程而已。例外的情況也有,主要是天線近場區加裝天線罩問題,如汽車雷達天線罩加上保險桿的模擬等。 信號覆蓋 天線設計完成後,評估其在具體的工作環境中,天線發出電磁波信號的有效覆蓋範圍。如5G領域的基站天線信號覆蓋、星載導航天線的地面覆蓋範圍等。 信號覆蓋問題的分析,關注的不再是天線本體,而是電磁波從天線發出後,到達目的地區域的信號衰減,哪些是在可允許範圍內,哪些超出了這個範圍。 這類超大尺寸問題的模擬分析,全波演算法不再適用,而要借助純光學求解器SBR+。目前SBR+求解器已整合在HFSS軟體,可用于求解天線布局、汽車無人駕駛場景模擬等。 對於一個暫態手機信號訪問量巨大的公共場所來說,如體育場,在常規的基站覆蓋條件下,GSM網路通信的暫態傳輸速率是遠遠不夠的。因此,對於新型的智慧體育場(圖7)來說,有效動態覆蓋的智慧小基地台組合,是一個不錯的解決方案。圖7的案例即是利用ANSYS電磁軟體HFSS中的SBR+技術,進行小基站動態覆蓋的模擬驗證,以滿足最小組合配置的前提下,動態覆蓋效果實現最佳。 圖7 利用HFSS中的SBR+技術,模擬小型基地台對體育廠內手機信號覆蓋的改善效果 另外,除了滿足手機信號傳輸規模以外,更高效的Wi-Fi網路信號覆蓋,是解決公共場所更大規模資料傳輸的必要手段。圖8是智慧體育場Wi-Fi網格布局優化與信號覆蓋的模擬驗證,主要考慮的是,在兩個Wi-Fi天線正常工作的情況下,設計出Wi-Fi信號對下方照射區的信號覆蓋最大化,而且不能產生盲區。 圖8 智慧體育場的Wi-Fi布局優化與覆蓋 場景感知 接收並檢測天線發射電磁信號的回波資料,通過一定演算法識別或感知場景中的目標特性資訊。如雷達散射截面積RCS與ISAR成像、無人駕駛中的微波場景成像等。 ANSYS HFSS軟體從2018.0版本開始,內建的SBR+求解器就開始應用於RCS模擬。主要針對多金屬結構體或帶塗覆層的金屬體,只要在HFSS建模環境下,設置目標體為SBR-Region,即可進行快速的RCS求解與腳本成像。由於SBR+求解器,依賴於光學射線的彈跳計算,不進行網格反覆運算,對於RCS問題的求解相當快捷。 而自2018.2版本以後,HFSS軟體新增加了SBR單獨的模擬環境,可以建立理想的天線源,也可以導入模擬好的天線方向圖結果,進行道路場景的動態參數掃描與頻率掃描分析。然後通過腳本功能進行IFFT變換為時域資料,得到ISAR、Range Profile、Water Fall、Range Doppler等成像結果。 模擬作業必須選擇最適方法 5G應用場景中的天線布局、信號覆蓋以及場景感知等電大尺寸問題的求解,也要看具體的問題來選擇合適的流程與方法。這裡主要從天線布局、信號覆蓋、場景感知等應用角度,給出了一些模擬的建議與軟體的解決思路探討,供各位業內同仁參考。 (本文作者任職於Ansys)
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Xilinx推出5G O-RAN電信加速器卡

賽靈思日前推出T1電信加速器卡(T1 Telco Accelerator Card),專用於5G網路中的O-RAN分散式單元(O-DU)和虛擬基頻單元(vBBU)。T1加速器卡是透過已在5G網路中部署,且經現場驗證的賽靈思晶片和IP製作,能同時執行O-RAN前傳協定,同時提供L1卸載的多功能PCIe外型規格板卡,藉由其良好的卸載能力,T1加速器卡能大幅減少系統所需的CPU核心數量。此外,與市面上其他解決方案相比,T1使得O-DU能夠提供更好的5G效能與服務,同時降低總體系統功耗和成本。 圖 靈思 T1電信加速器卡 賽靈思有線與無線通訊事業部行銷副總裁Dan Mansur表示,網路虛擬化和O-RAN的趨勢為賽靈思T1電信加速器卡帶來絕佳機會,以推動標準網路解構的下一步,並且使我們能擴展至5G市場的各個層面。賽靈思在硬體、IP和軟體等方面都與我們的產業生態系合作夥伴緊密合作,引領5G O-RAN網路的創新與實踐。 OMDIA固網和行動基礎設施實踐負責人Daryl Schoolar認為,隨著5G基礎設施投資持續成長以支援更高頻寬的新服務,能夠更佳地滿足系統加速,以因應規模和頻寬需求不斷增長的解決方案至關重要。隨著營運商對O-RAN和虛擬化的興趣與日俱增,賽靈思T1電信加速器卡是一個令人讚嘆的解決方案,不僅適時滿足了此一需求,亦同時推動邊緣的軟體和服務等重要領域的發展。 O-DU和vBBU解決方案為廣泛的5G虛擬化服務提供開放的標準平台,其需求也因此迅速增長。T1加速器卡是一種小型單插槽卡,可以插入標準x86或非x86伺服器中,以實現5G虛擬O-DU平台所需的即時協定處理效能。此外,它減輕了線路速率和運算密集型功能的負擔,這些功能包含使用強化的LDPC和Turbo編解碼器進行通道編碼和解碼、速率匹配和解除匹配、HARQ緩衝區管理等,從而釋放處理器核心以執行其他服務,實現真正的虛擬化。T1加速器卡透過生態系合作夥伴提供包含O-RAN前傳和5G NR L1參考設計的統包解決方案,以及使營運商、系統整合商和OEM能夠快速上市的預驗證軟體,以簡化5G的部署。 與沒有進行加速的同一伺服器相比,關鍵通道編碼功能從CPU卸載到T1加速器卡的速度最高可提升45倍,解碼傳輸量則提高23倍。同時,使用T1加速器卡能減少CPU核心的使用,進而降低系統成本和總體功耗。此外,對於O-RAN前傳終端,它可以透過其50 Gbps的光纖埠,以100 MHz的OBW處理5G NR 4TRX的多個扇區。前傳和L1頻寬彼此匹配以實現最佳可擴展性,因此想要搭建越多塔台,就要在伺服器中增添越多的T1加速器卡。目前賽靈思T1電信加速器卡已正式推出,並向全球客戶提供樣品,預計將於2021年初開始量產。
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集結產官研力量 經濟部力推5G專網落地

日前經濟部舉辦5G專網記者會,說明5G未來的應用潛力、智慧城市藍圖,以及展示與資策會、工研院及仁寶電腦、雲達科技、明泰科技等業者合作推動5G專網的成果。基於5G為ICT產業帶來的成長動能,以及開放架構Open RAN的興起,使得軟硬體技術成熟,並且擅長客製化方案的台灣廠商,擁有進軍國際5G市場的優勢。 日前經濟部舉辦記者會說明5G專網推動成果 經濟部5G辦公室主任許冬陽表示,5G及AI高度結合的應用是未來趨勢,如英國透過智慧製造大幅提升工業產值,日本使用5G遠端操控加上8K影像減少工安事故的發生機率,以及德國利用5G縮短產品開發時程。 根據愛立信(Ericsson)預估,2030年5G將帶動金融、農業、汽車、能源等十大產業的ICT投資達1.5兆美元。有鑑於此,經濟部整合網通、伺服器、系統整合商、營運服務商等業者,企圖打造技術自主的5G專網系統。截至目前,台灣的5G發展已有三階段的成果。一是具備小基站/輕核網/網路管理系統,其中小基站系統已技轉至少5家網通廠,預計今年底或明年初上市產品,年底前則預計展示台廠開發的網路管理系統。 第二階段的5G進展則應用在各產業內,包含智慧場館及智慧工廠皆有實際應用案例。第三部分透過台灣5G垂直應用聯盟整合營運科技(OT)、通訊科技(CT)及資訊科技(IT)廠商,落實在地化應用。許冬陽提及,目前台灣的5G專網供應鏈完整,從終端到系統整合皆有多家廠商投入,目前已成功開發網路系統解決方案,並將持續開發新興應用並落地驗證。
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5GAA預期自駕車5G-V2X可望2026年實現

根據外媒Venture Beat報導,日前5G汽車協會(5GAA)釋出大規模布建汽車通訊系統的藍圖,其中包含幾個符合傳聞的時間點。根據目前3GPP的5G計畫,5GAA將全球的5G部署以及汽車通訊供應鏈,在未來10年間分成三個C-V2X階段。 日前5GAA釋出大規模布建汽車通訊系統的藍圖 從2020~2023年,汽車製造商依賴4G LTE-V2X技術實現基本的安全功能,例如右轉輔助與緊急電子煞車燈,以提高交通的順暢程度。同時透過蜂巢式網路增強危險警示及其他交通資訊的傳輸。這是在5G來臨前的第一個C-V2X階段。 自2024年起,產業內將會大規模導入5G,強化汽車與基礎建設之間的溝通,以支援自動駕駛技術,包含使用5G-V2X達到自動停車的目的,博世(Bosch)已經在德國及美國測試汽車停入私人車庫的功能,接下來將會在更複雜的環境,如公共道路中測試,甚至做到遠端遙控的功能。此為C-V2X發展的第二階段。 2026年之後,所有新型的自駕車都具備5G-V2X的功能,因此開啟了汽車之間藉由高規格感測數據合作的時代。部分C-V2X的功能,例如汽車間互相分享下一步的駕駛決策,以及整合影像及深度資訊即時溝通的概念,都能在此時進入測試階段。而實際用於都市及高速公路的道路/車流管理,則須等到2029年。 5GAA認為,3GPP將會在目前的第16及18版之間持續發展5G標準,並且隨著營運商對5G基礎建設的布建日益完善,便能加強5G-V2X產業的發展與其規範。而5GAA也指出,將無線頻譜分配給汽車通訊對5G-V2X的進展非常重要,有助於促成全球5.9 GHz的應用互通。 目前多個國家,包含5GAA的成員已經將5.9 GHz的頻段分配給5G汽車通訊使用。然而5GAA的規畫的發展時程雖然合理,實際的應用狀況仍取決於新的規範框架以及道路/汽車數位化擁有的資金。
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Credo多款DSP光模組亮相 因應5G高速/頻寬需求

因應5G時代頻寬與傳輸速度等技術需求的革新,默升科技(Credo)日前針對資料中心應用及5G網路架構分別推出新品。其為資料中心網路平台推出的Dove系列,包含4款新品—Dove 100/150/200/400光通訊數位訊號處理器(DSP);而針對5G無線通訊網路中前傳/中傳光模組應用,則推出Seagull 50晶片,進一步滿足行動網路頻寬不斷攀升的需求。上述新品也同時於近期中國深圳國際光電博覽會(CIOE)對外發布。 Dove系列四款產品針對資料中心高速傳輸應用設計 650 Group創始人兼技術分析師Chris DePuy表示,有鑑於5G網路架構中無線接取(RAN)技術的更迭,使5G網路需要更多高頻寬的前傳及中傳連接;加上5G時代聯網裝置大量增加,需要於容量、傳輸速率及傳輸距離進一步提升的傳輸系統支援。另一方面,Credo架構副總裁錢浩立也進一步表示,雲端平台營運商與此同時也需要尋找可擴展頻寬,但又兼顧低成本/功耗的光模組方案,藉此滿足下一代資料中心頻寬擴展的需求。 針對資料中心需求,本次Credo推出的新一代Dove系列四款產品,除採用PAM4 DSP架構以大幅減少晶片尺寸外,也設計可插拔模組,於減少功耗的同時可提升光模組的性能;此外,該公司的DSP技術的處理及平衡技術可適時補償光傳輸損耗,如可維持連續CTLE及DFE/FFE接收平衡,同時也相容於IEEE標準,使產品具有互通性。 另一方面,現階段5G網路針對光模組的主要訴求為低成本,藉此推動DML雷射發射器於業界採用的普及,加速光學元件發展。此類設計需能夠支援前傳的工業級運作溫度範圍,以及中傳/回傳中需較長的傳輸距離,因此該公司針對5G無線通訊網路架構推出的Seagull 50 PAM4光通訊DSP可滿足上述需求,將光元件、溫度變化及光纖傳輸過程造成的損耗及非線性效應透過補償機制,進而實現穩定可靠的高性能,且適用於資料中心及5G無線/eCPRI前傳、中傳和回傳等應用。 Seagull 50屬於雙模DSP 650 Group創始人兼技術分析師Alan Weckel對此表示,由於100/200/400G已占目前資料中心連接網路市占率一半以上,且未來也將不斷成長,成為資料中心主流訴求速率。而雲端平台營運商也正同步部署更高密度的100G網路拓撲結構,並開始投資200/400G網路,以因應網路頻寬成長的需求。由此可見,隨著網路的傳輸速率不斷提升,網路的功率密度及可擴展性已然成為光模組及交換器設計中必不可缺的標準。
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安提邊緣智慧系統滿足5G聯網需求

AI解決方案已經廣泛的應用在各產業之中,且AI的運算核心也逐漸從雲端轉移至邊緣端,邊緣運算在企業智慧化服務中占有一席之地。為了發展更多的應用方案,GPGPU和智慧邊緣運算解決方案供應商安提國際發表AN810-XNX邊緣運算平台,結合NVIDIA Jetson Xavier NX 運算模組和AN810載板,提升AI運算效能。此邊緣運算平台擁有多元的I/O插槽選擇,可擴展各產業邊緣端的人工智慧應用,如全自動機器人設備、無人機、工業檢測、醫療影像與深度學習。 AN810-XNX邊緣運算平台結合NVIDIA Jetson Xavier NX 運算模組和AN810載板 安提國際總經理羅智榮表示,AIoT的應用環境十分多元且複雜,綜觀各類型邊緣系統,以GPU為基礎的平台擁有極高的相容性,可彈性應用於各領域。此外,羅智榮也提到,微軟的Azure服務也能進一步強化系統功能。AN810-XNX不論在載板設計、本身運算條件下,皆有高度的相容性,同時,從邊緣到雲端、乃至裝置管理的加值服務,都讓其十分適合應用在各類型AI領域,尤其在如機器人、無人機、工業IoT、醫療與深度學習等嵌入式的邊緣裝置。 AN810-XNX結合NVIDIA Jetson Xavier NX運算模組與安提載板AN810,Nano-ITX尺寸載板同時支援M.2 M-key、E-key和B-key等插槽,提供多樣訊號源如PCIe、SATA、USB 3.2 Gen2和USB 2.0等,並搭配高度47.3mm的專用風扇。此平台擁有良好的通訊功能特色,加上物聯網產業對5G應用的需求,可與4G/5G模組整合,提供高速無線通訊連接與資料傳輸。針對大量的邊緣裝置管理,AN810-XNX可透過M.2插槽支援Innodisk InnoAGE SSD頻外管理模組,透過客製化的雲端管理平台,統一管理與遠端監控邊緣裝置,在系統關閉或損壞時即時修復,縮短設備當機的時間,增強遠端管理的穩固性,完善邊緣裝置整體的管理模式。而平台也通過微軟Azure IoT認證,讓應用藉由安提平台,透過Azure雲端服務,縮短研發期程、迅速落地。 此外,面對大量的視覺AI應用,此平台支援一組120-pin MIPI CSI-II介面的接口,在廣泛的智慧視覺應用中,平台能夠驅動多功能的AI解決方案,同時處理高解析度相機與影像分析所要求的高密集人工智慧運算量。後援部分,安提國際提供系統加值服務,針對標準品及客製品項皆有定期的BSP及DTB架構更新。
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