5G干货:赛灵思无线系统架构师阮铭博士自适应与
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5G干货:赛灵思无线系统架构师阮铭博士自适应与

  6月20日,工业和信息化部、江西省人民政府在北京联合召开新闻发布会,介绍2019世界VR产业大会有关情况及筹备工作进展。

  主要课程:人工智能概论、数字逻辑设计、集合论与图论、代数结构与组合数学、概率统计A、微机原理A、信号与系统、数据库概论、信息论、数理逻辑、数据结构与算法实习、智能控制导论、数字信号处理、智能优化理论、智能科学技术导论等。

  电压跟随器的输入阻抗高、输出阻抗低特点,可以极端一点去理解,当输入阻抗很高时,就相当于对前级电路开路...

  公司毛利率2018年达46.4%,同比增长2.2pct,净利率达16.7%,同比增长2.7%。增幅稳定,毛利率略低于行业平均但仍处于上游水平。

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  由IEEE在2004年1月组成的一个新的工作组在802.11-2007的基础上发展出来的标准,于2009年9月正式批准。该标准增加了对MIMO的支持,允许40MHz的无线频宽,最大传输速度理论值为600Mbit/s。同时,通过使用Alamouti提出的空时分组码,该标准扩大了数据传输范围。

  经公司第二届董事会第十八次会议、2019年第二次临时股东大会审议批准,本次募集资金将全部用于与公司主营业务相关的项目和补充公司流动资金,本次发行募集资金扣除发行费用后,将用于投资以下项目

  艺术专业正朝多学科综合的方向发展,实用艺术的应用范围越来越广。不懂物理和建筑,就无法搞建筑、装潢设计;不懂计算机就做不出数字化影音作品。文化课严重缺失的“跛脚”毕业生就业压力必然不小。

  物联网安全扩展要求章节针对物联网的特点提出特殊保护要求。对物联网环境主要增加的内容包括“感知节点的物理防护”、“感知节点设备安全”、“感知网关节点设备安全”、“感知节点的管理”和“数据融合处理”等方面。

  学校建立了完善的优秀学生奖学金制度和困难学生资助制度。为品学兼优的学生提供国家奖学金、省政府奖学金、学年奖学金和其他特殊奖学金。国家奖学金8000元/年,省政府奖学金6000元/年,校一等奖学金1200元/年、二等奖学金800元/年、三等奖学金400元/年等。为经济特别困难的学生提供国家励志奖学金、国家助学金。国家励志奖学金5000元/年,国家助学金一档4000元/年,国家助学金二档2500元/年。另外,学校还通过助学贷款、勤工助学、困难补助等帮扶措施,开通“绿色通道”,帮助学生顺利完成学业。

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  原标题:5G干货:赛灵思无线系统架构师阮铭博士,自适应与智能化的5G基站

  2019年初夏,上海世界移动通信大会(MWC)。有业内人士谈到,以往业界一直吐槽上海站一直是MWC的翻版,但是今年不一样。中国市场5G发牌之后,上海展看点杠杠的,绝不输巴展。一向低调的芯片大厂赛灵思公司(Xilinx)也首次参加这次展会。

  赛灵思公司来自美国,是全球最大的可编程芯片(FPGA)厂商,研发、制造并销售范围广泛的高级集成电路、软件设计工具。自1984年推出了第一片现场可编程逻辑器件至今,三十几年的快速发展中,多家超级芯片巨头厂商曾试图涉足,但纷纷惨败。在可编程芯片领域,赛灵思早已筑起高高的护城河。

  赛灵思公司是5G射频单元和大规模多天线系统的核心供应商,推出了集成射频直采高速数模转换器的可编程逻辑器件,大大提高了系统效率和集成度,这在多天线系统,传统宏站和小站中都得到了应用。

  赛灵思认为,它家的技术正在帮助解决5G三大挑战,那就是容量、连接和性能。在很多人眼中,这轮5G技术浪潮,赛灵思增长空间巨大。2019年4月赛灵思通信业务得益于全球4G 和5G部署,增幅达到41%。

  赛灵思资深无线系统架构师阮铭博士做了一篇《自适应、智能化的5G基站》的演讲,介绍了当今和未来的5G技术需求,以及5G计算平台需要什么样的能力。

  作为芯片的厂商,我们观察到在5G的时代,数据通量大大增加。刚才也有嘉宾提到,现在用核心网集中处理的方式可能就不太适合了,公司也看到这样一个趋势。另外,人工智能技术是5G网络应用场景里面必不可少的一环技术,因为人工智能技术能够提升对越来越复杂网络的管理。

  人工智能赋能5G网络是一个热点话题,阮铭博士也特别强调了这一点。可以赋能的关键点很多,包括网络部署效率的提升、流量精准规划、数字化维护,站点节能等。

  从芯片厂商的角度来看,摩尔定律现在越来越走到了比较难以实现的地步。是因为芯片已经非常接近于芯片材料本身的物理极限。以赛灵思的芯片为例最新的已经走到了7纳米。所以再往后走的话,仅从节点的进步来提升处理的效率已经越来越困难。只有从结构上来做大量的改变,才能够提供给厂商所需要的计算能力和互联通量水平。

  5G网络应用场景里面赛灵思的芯片服务的领域比较广。比如在大规模天线中,从无线信号到波束赋形,后面的包括前传(fronthaul)、交换机,光传输网(OTN, Optical Transport Network),核心网中的虚拟化加速,再到人工智能的加速等等。所以,赛灵思是一个很通用的芯片制造商。

  阮铭博士谈到,我们不是专用芯片(ASIC),是可以用来处理各种各样的业务需求的芯片,现场可编制意味着可以现场来更换功能。所以赛灵思的芯片才能够有广泛的应用领域。现在。我们看到的情况是什么呢?就是大家越来越追求虚拟化,追求VmCore,来支持5G独立组网(SA)和非5G独立组网(NSA),它都要能够在硬件的条件下面能够支持。软件可以现场根据应用来变,但是你的硬件如何能够支持各种的配置?这个问题是非常关键的。

  ACAP是什么样的一个平台?简单地说,自己会适应的计算加速平台。大家请注意:公司虽然是一个芯片厂商,但是产品不局限于某一个功能的芯片,而更多的它是一个平台,汇集成各种的计算元素。我们认为这一定是一个趋势。因为当你把一件事情的效率做到最高,你一定是把各种事情分配到了最有效的完成这个任务的硬件上面去,你才能够做到最高效。而你能够做到把它分解到各种硬件上面去,就意味着有两点:第一、硬件必须通用化。第二,很强的处理的能力。

  1.处理能力要非常强。既需要有一个数字信号处理(DSP,Digital Signal Processing)引擎。另外也要有专门人工智能引擎。

  人工智能在这里,可以理解成Artificial intelligence,也可以理解为自适应(adaptable)与智能(intelligence)。完全可以用C语言编程,可以在运行的过程中改变功能,而不影响其它正在处理业务的部分。而且像这样的一些引擎,它的数量必须是大量的。这样的话你才能有一个“池”的概念,服务于各种的业务。所以,我们认为像这样的一块芯片能够集成的引擎数量,应该在几百甚至上千。之后,分配不同的任务到不同的阵列里,完成所需要的功能。

  2.在人工智能引擎(AI Engines)方案图中,有计算单元、有内存、有直接内存访问(DMA)来完成数据的搬移。所有的编程都是由工具完成。用户只需要做用C语言来描述你所需要达到的一个功能。完成编译、分配直接内存访问来搬移数据、分配内存来保证数据的不断的处理,这些功能都将是由编译工具来完成的。当有很强的处理能力的时候,会需要大量的数据从各个地方搬移到芯片上来。所以芯片需要有大量的互联互通的能力。

  阮铭博士谈到,公司的Ethrnet现在最高的标准是已经有着到600G的水平,还会有一些低速一些的,比如100G,25 G这样的互通的能力,而这些在今天的网络里面已经非常常见了。所以一定要有非常强的互通的能力,另外,当有大量的数据搬移的时候,安全性也是你需要考虑的,所以要有匹配数据搬移能力的加解密的能力,而这些都是要完成ACAP平台所必须的。

  3. 因为当你不能够完成数据进和出的搬移,你的计算功能(compute)就将没有用武之地。有的协议层来讲的话,还需要有真正的物理的互联的能力,这个在我们芯片上叫做Transceivers,目前大量的使用是32G的。现在得大规模天线G的光纤。接下去的互联互通是需要得到58G 、112 G的这样的处理能力,才能满足以后更好地处理虚拟化的业务。所以,Transceivers这也是ACAP平台它所必须要具备的一个能力。

  另外,大规模天线有一个特点,会有大量的天线集中在很小的一块芯片。在这样子的一个应用场景里,需要非常大量的一个外围的电路,才能够做到这样大规模的天线阵列。所以是我们越来越看到有一个趋势是什么?就是需要把射频(RF)处理的链路数字化。而且要跟其它的数字处理单元能够集成在一起,这样子的话才能够提供非常大带宽和非常多天线的一个大规模天线系统的需要。

  基于ACAP平台的标准,推出了“versal ACAP”器件。样片已经回来,测试顺利。我们在2019年底的时候就已经可以进行实验,具备了以上所谈到的那些能力,集成400个人工智能的引擎,可以做数字处理、信号处理、机器学习,是通用的计算的池。另外它还有2000个左右的数字讯信号处理器,可以进行传统的运算和类似机器学习这样的任务。

  赛灵思认为5G的时代,需要强大的计算能力,需要非常通用化,需要能够虚拟化,需要能够一个硬件支持各种的应用场景。正是基于这样子的一个需求,芯片已经不只是一个芯片,它是一个平台,有各种的处理单元来完成各种不同的处理的任务。

  另外,据悉本次大会,计算机视觉独角兽旷视科技与赛灵思公司密切合作,成功开发出基于 Zynq SoC 的 AI 摄像头 MegEye-C3S。此举凭借最小功率和低成本提供了极高的 AI 推断性能。同时,旷视最近发布了 MegBox B2R智能视频分析盒,其中所有神经网络计算加速都在单个赛灵思 Zynq SoC 上实现。主要用于商业和交通应用中的综合治理、车辆监控和监控安全用途。

  人工智能技术即可以赋能5G网络,解决5G网络场景中的数据通量问题,也要更强大,更创新的算力来支持运算。人工智能,数据、算法、算力、场景的相互融合正在深化。但也有质疑者提出,对于人工智能算法公司来说,用好可编程芯片,算法和算力会有更好的配合。如果规模效应上去不,可编程芯片这种硬件只能是昂贵的玩具。(完)