AI-RAN: E3 Interface & dApp Nvidia 的實作
在 Nvidia ATB (Aerial TestBed) 中, 也針對 dApp 與 E3 介面實作, 不同於 OAI 以 E2/E3 介面實作 dApp 的資料交換, 在 Nvidia 的 dApp 實作中, 考慮了底層的系統實作與 AI-RAN 的架構, 搭配了 DataLake (資料庫) 以及共享記憶體, 來避免大資料的搬移. 我們先以 Nvidia 的圖來說明其架構, 原始連結如下: https://docs.nvidia.com/aerial/testbed/latest/text/product_description/index.html#software-components 來自: Nvidia ATB 在圖中, 我們可以看到 Nvidia 實作的 dApp 主要是對 DU 動作, 並可分成 4 部分: DU-low, 包含 Layer 1 的服務, E3 Agent 以及 DataLake DU-high, 包含 Layer 2 的服務, 範例中以 OAI 進行示範 共享記憶體 (CPU Shared Memory, CPU SHM) dApp 應用服務 在 Nvidia 的框架中, 針對 dApp 與 DU-low 的部分進行設計, 針對 DU-high 則保有原本 OAI 的 E3 框架. 這樣的設計架構有兩個好處: 1) 可以復用原本 E3/dApp 的註冊/通訊方式, 不會重複定義. 2) 針對感測資料量最大的 DU-low 服務 (raw IQ, 通道估測, 等), 設計更有效的架構. 接下來, 我們進一步看 Nvidia 如何實作 dApp 與 DU-low 之間的資料交換. 從架構上來看，Nvidia 仍然使用 E3 作為 dApp 與 RAN 之間的主要介面. 在 ATB 中, Nvidia 實作了一個 E3 Agent, dApp 可以透過 E3 完成: 1. Setup 2. Subscription 3. Indication 4. Control 也就是說, dApp 啟動之後, 可以先與 E3 Agent 建立連線, 接著訂閱自己需要的 RAN 資料. 當資料更新時, E3 Agent 再透過 E3 Indication 通知 dApp. dApp 完成分析或 AI inference 後, 也可以再透過 E3 Co...