Japon Şirket Nvidia Hızlandırıcılarıyla 5G Ağını Başlattı
Japon NTT DOCOMO, Nvidia’nın GPU hızlandırması ile desteklenen dünyanın ilk ticari 5G ağını başlattığını duyurdu.
5G Open RAN olarak adlandırılan bu yenilikçi ürün, Nvidia’nın Aerial platformunu ve gelişmiş vRAN yığınını kullanarak telekomlarda ticari kullanım için tasarlanan ilk sanallaştırılmış 5G ağı oldu.
5G ağlarında GPU’lar
Nvidia Aerial platformu, 5G, yapay zeka ve hızlandırılmış bilgi işlem altyapısı için vRAN yığınını entegre eder ve uzun vadeli yazılım desteği ve bakım sunar.
5G Open RAN, Fujitsu’nun Nvidia Aerial vRAN yığını ve Nvidia’nın birleşik hızlandırıcıları üzerinde geliştirilen yüksek performanslı sanallaştırılmış 5G radyo erişim ağı (vRAN) üzerinde çalışır.
Bu benzersiz teknoloji kombinasyonu, telekom sağlayıcılarının endüstri standardı donanım kullanarak kaynakları dinamik olarak tahsis edebilen tamamen yazılım tanımlı ve bulut tabanlı bir ağ kurmalarına olanak tanıyor.
DOCOMO, bu yaklaşımın ağ dağıtım maliyetlerini önemli ölçüde azalttığını ve ağ enerji verimliliğini artırdığını iddia ediyor.
Teknik özellikler, mevcut 5G ağlarına kıyasla genel maliyetlerde yüzde 30’a varan azalma, ağ yükünde yüzde 50’ye varan azalma ve baz istasyonu güç tüketiminde yüzde 50’ye varan azalma olduğunu göstermektedir.
Derleyen: Feyza ÇETİNKOL
Kaynak: Japon Şirket Nvidia Hızlandırıcılarıyla 5G Ağını Başlattı
Sadece Wi-Fi Sinyallerini Kullanarak İnsanları Takip Edebilir ve Duvarların İçini Okuyabilirsiniz
Sadece Wi-Fi Sinyallerini Kullanarak İnsanları Takip Edebilir ve Duvarların İçini Okuyabilirsiniz
Son araştırmalar, Wi-Fi yönlendiricinizden yayılan sinyalleri, insanların hareketlerini izleyebilen ve hatta duvarlardan metin okuyabilen sinsi bir gözetleme sistemine dönüştürmenin mümkün olduğunu ortaya çıkardı.
Bu teknolojinin bir örneği kısa bir süre önce Carnegie Mellon Üniversitesi’nde sadece Wi-Fi sinyallerini kullanarak insan vücudunu dijital olarak haritalandıran derin bir sinir ağı geliştiren bir bilgisayar bilimci ekibi tarafından gösterildi.
Radar gibi teknolojilere benzer bir prensiple çalışıyor. Çok sayıda sensör, yürüyen bir insan gibi başka bir nesneden gelen parazitin bir sonucu olarak Wi-Fi radyo dalgalarının odanın etrafında nasıl yansıdığını tespit ediyor. Bu veriler daha sonra, hareket eden insan bedenlerinin doğru bir görüntüsünü bir araya getirebilen bir makine öğrenimi algoritması tarafından işleniyor.
Araştırmacılar Aralık 2022’de yayınlanan baskı öncesi makalede “Çalışmanın sonuçları, modelimizin tek girdi olarak WiFi sinyallerini kullanarak görüntü tabanlı yaklaşımlarla karşılaştırılabilir bir performansla birden fazla deneğin yoğun pozunu tahmin edebileceğini ortaya koyuyor” diye yazdı…