Infrastructure·
أدوات NVIDIA مفتوحة المصدر تسرّع أبحاث الجيل السادس عالمياً
تجاوزت منصتا Aerial وSionna من NVIDIA مليون عملية تحميل، مما يمكّن أكثر من 8000 مؤسسة من بناء شبكات 6G قائمة على الذكاء الاصطناعي لتحسين استجابة الروبوتات وموثوقية الإشارة.
أطلقت NVIDIA حزمة Aerial اللاسلكية ومحاكي Sionna للمجتمع قبل عام، مما وفر أساساً مشتركاً لتجارب الجيل الخامس والسادس. منذ ذلك الحين، تجاوزت عمليات التحميل المليون وزاد اعتماد المختبرات البحثية عشرة أضعاف، مانحةً المهندسين خط أنابيب موحد من المحاكاة إلى العتاد لتصميم الراديو المدعوم بالذكاء الاصطناعي.
الاتصالات الدلالية الموجهة للأهداف في الروبوتات
في كلية كينجز بلندن، أظهر ذراع روبوت مزود بكاميرا ومتصل بوحدة NVIDIA Jetson AGX Orin تشغل Sionna فعالية الاتصالات الدلالية الموجهة للأهداف. من خلال إرسال أوصاف مختصرة للأشياء بدلاً من إطارات الفيديو الكاملة، انخفض وقت إنجاز المهمة بنسبة تصل إلى 52.6٪، واستطاع النظام التعافي من الأخطاء وتوقع التصادمات عبر التوأم الرقمي.
كما تظهر مستقبلات مدعومة بالذكاء الاصطناعي لمواجهة التداخل في سيناريوهات حرجة مثل فيديو الطائرات المسيرة لرجال الإطفاء. تقوم شبكات عصبية بفك تشفير الإشارات المشوهة في الوقت الفعلي، مما يقلل إعادة الإرسال وزمن الوصول عندما تكون كل ثانية حاسمة.
الأهمية للبنية التحتية للـ GPU / الذكاء الاصطناعي: تعمل هذه الأطر مفتوحة المصدر أصلاً على وحدات معالجة رسومات NVIDIA، محولةً كل عقدة بحثية إلى مختبر راديو مسرع بالذكاء الاصطناعي. مع توجه 6G نحو منصة موحدة للحوسبة والاتصال، سيزداد الطلب على سحابة GPU قابلة للتوسع — مثل التي توفرها AiGpu — بالتوازي مع منظومة البحث.
- aigpu
- ai gpu
- ai gpu cloud
- aigpu dubai
- 6g
- nvidia
- open-source
- wireless
بقلم AiGpu Editorial · إعادة صياغة تحريرية استناداً إلى تقارير عامة (NVIDIA Blog)
→ كل المقالات