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AI-RAN: Nvidia Areial RAN - AODT (3)

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在這篇文章中, 我們介紹一下 AODT 可以取得那些模擬參數, 考慮到在 AODT 框架下, 計算 (backend) 與顯示 (frontend) 是分離的,  中間資料交換部分, 則是透過 ClickHouse Database 進行, 因此, 所有可以透過 AODT 介面顯示 (frontend) 的模擬資訊,  都可以透過 ClickHouse 的資料庫讀取來取得.  關於 ClickHouse 資料庫內部的欄位可以參考 AODT 的官方文件: https://docs.nvidia.com/aerial/aerial-dt/text/additional_info.html#database-tables 其中, 我們先大致整理一下表格內容, 並分類資訊類別: AODT 系統模擬參數:  db_info, time_info 環境參數: scenario, materials 通道模擬結果: raypaths, cirs, cfrs RAN 設定: panels, patterns, rus, dus 使用者與移動性: ues,  RAN Simulation: telemetry,  ML Training 結果: training_result 其中, 多數的內容應該直接查看網頁中的定義就可以理解, 因此, 我們就專注在 raypaths 與 telemetry 這兩個跟模擬結果直接相關的部分, 針對 raypaths 部分, 資料庫列出了每一條互動路徑的數值, ru_id, ue_id 代表了傳輸路徑的兩端, points 則代表了中間產生互動 (interaction) 的位置, 互動分成 5 類: 發送 (emission), 反射 (reflection), diffraction (繞射), diffuse (散射), reception (接收), 透過記錄下每一次互動的時間, 位置, 以及對應的訊號強度變化, 便可以完整表示出電磁波在環境中的互動狀況. 值得注意的是, 目前 AODT 並沒有模擬電磁波的穿透效應 (折射, 衰減), 因此, 能夠應用的範圍仍侷限在室外的場域中,  另外, 這些路徑的接收強度疊加就會表示為 CIR (cirs) ...

AI-RAN: Nvidia Areial RAN - AODT (2)

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在一開始的介紹中, 我們貼了一張 AODT 的架構圖, 可以清楚地分成三個部分: 使用者介面: 進行模擬情境的定義 通道模擬器: EM solver 以光跡追蹤模型模擬 CIR 和 CFR RAN 模擬器: cuMAC 和 cuPHY 進行網速模擬 這樣的架構, 清楚的切分出 AI-RAN 模擬的挑戰, 以及所需要的計算套件. 不幸的是, 在系統實作上, 有更多其他的限制需要考慮, 有些時候, 還必須受限於既有系統的框架. 來自:  https://docs.nvidia.com/aerial/aerial-dt/text/overview.html 上圖是實際 AODT 的實作框架, 原本 3 分的計算架構, 改成 2 分式, 對應於前台 (front-end) 與後台 (back-end), 中間資料交換的部分, 透過 Nvidia 的 Nucleus Server 以及對應的 Neculeus Connector, 以 Server-Client 的架構進行實作, 也或許因此改成二階段框架, 減少中間資料交換, 中間資料交換的部分是以 ClickHouse 進行實作, 提供 SQL-like 的資料存取. 在介紹完資料交換的元件之後, 接著我們透過 AODT 執行流程來說明各元件功能: Scene Important 根據 CityGML* 格式的檔案, 產生對應的 3D USD* 模型 AODT front-end 進行模擬的設定, 可以分成三種模式: (a) Channel Simulation, (b) Channel + RAN Simulation, (3) Channel Simulation + ML training 將計算設定透過 Nucleus Server 傳送給後端, 進行計算 後端將計算完後的結果, 傳到 ClickHouse 儲存 前端的 AODT 介面撥放後端計算完的結果 Note 1: CityGML 為針對城市定義的 3D 模型 ( https://www.citygmlwiki.org/index.php ) Note 2: USD 為一種開放的 3D 場景 (Scene) 描述語言, 為 Nvidia 所採用, ( https://www.nvidia.com/zh-tw/omniverse/usd/ )...