知识块 #C93DRG
AI 用于通信网络节能的工作原理
Robin  |  2022-11-20

通信网络在满载负荷和其他状态时对能耗的需求是不同的。而同一地点在一天的不同时间的流量需求也有典型的差别。

传统预设制,或者手工控制设备,颗粒度大,能源节省的空间大。利用 AI 技术,实现动态的流量负载预测和调整,进而达到更细颗粒度的能耗控制。

数据来源 GSMA
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延伸阅读
AI The Economist

英伟达(Nvidia)最开始是做高性能显卡,满足视频游戏爱好者的需求。后来人们发现,用英伟达的 GPU 进行比特币挖矿也是很好的选择。

AI 虽然也很适合 GPU,但截止到 2022 下半年时,上一轮 AI 的热潮也开始冷却,围绕 AI 的价值问题纷争也逐渐增加。

结果 2022 下半年开始的生成式 AI (AGI)开始显露能量,尤其是 2022 年底 ChatGPT 的上市,重新拉升了英伟达的股价。

不变的是:英伟达聚焦高性能芯片。

变化的是:不同需求场景的起落,游戏显卡、加密货币挖矿、上一轮 AI、生成式 AI ……

#如何在风口切换中保持核心能力的延续

5G Goldman Sachs

高盛基于 Axon 的数据对移动接入网的能耗效率进行对比,其认为到 2030 年 5G 将比 “非 5G” 的接入网讲节省 70% 能耗。

能耗 GSMA

低碳既符合环保主题,又可能带来直接能源费用节省。一家典型的移动运营商的能耗如何构成的呢?

根据 GSMA 的研究,73% 能耗用于移动网络侧(RAN),13% 用于核心网(Core)、9% 用于数据中心。其他运营部分构成了剩下的 5%。