2025异构计算重塑无线网络白皮书_39页_2mb

RAN架构演进：从连接管道到多用途网络

1. 主要演进方向

• C-RAN与云化：传统RAN向集中化演进，O-RAN推动开放架构和跨厂商互操作性。Cloud RAN预计到2029年占市场25%以上，支持连接与AI服务融合。
• 智能化与算力内生：AI/ML驱动网络优化，异构计算（GPU、ASIC等）提升基带处理能力，支撑本地AI推理和实时服务（生成式AI、通感）。
• 远边缘数据中心：将计算能力下沉至边缘，降低时延并提升资源利用率，实现通信、智能、数据处理的协同。

2. 关键技术支撑

• 异构计算：多类型计算单元（CPU/GPU/DSP）的组合，通过分体式架构实现弹性资源调度。CUDA/OpenCL等框架优化硬件利用率。
• 软硬件协同：编译器优化、动态资源分配、容器化/虚拟化技术（如GPU MIG）实现跨平台兼容。
• 开放与服务化：RAN能力开放（视频编解码、感知服务），通过RIC（RAN Intelligent Control）实现网络功能即服务。

3. 行业转型与挑战

• 设备商转型：从硬件定制转向软硬融合，构建支持AI/算力的生态平台（如中国移动“通算一体”、AT&T Cloud RAN部署）。
• 生态挑战：
  • 硬件生态碎片化（英伟达CUDA主导，国内GPU追赶）。
  • 编程模型复杂（需支持CUDA/OpenCL/OneAPI等并行框架）。
  • 安全隔离与资源调度需标准化。

4. 应用场景与价值

• 多元化变现：远边缘数据中心以低于10ms时延支持工业自动化、自动驾驶、智能工厂。
• 经济性：异构计算降低成本（如算力价格2030年下降35%），ROI提升源于资源复用与新型服务收入。

核心结论

后摩尔时代，RAN需通过异构计算深度融合实现从“连接管道”到“多用途服务平台”的升级，运营商与设备商需协同创新，推动ICT与通信融合以应对流量与场景需求的多样性。