動態向量執行緒可在多種無線應用實現高效率
作者 : Nir Shapira，CEVA商務發展總監
隨著我們逐漸習慣 5G，網路營運商正規劃採用 3GPP 標準的 Release 18 5G-Advanced。此新版本支援許多功能，例如延展實境、室內外公分級定位及微秒級定時等等，將為 RAN 基礎架構帶來運算需求的爆炸性成長。
想想提供給消費者和企業的固定式無線接入。透過大規模MIMO RRU執行波束成形技術，必須管理繁重且多變的流量，同時UE必須支援載波聚合。兩項任務都需要更大的通道容量。解決方案必須更環保、高效能和低延遲，更有效率地管理可變負載，並以更具成本效益的方式支援大規模部署。基礎架構設備製造商希望將DSP型ASIC硬體的所有功率、效能和單位成本優勢，以及所有這些附加功能，通通整合至更高效的套件。
圖1：5G RAN技術趨勢。 (來源：CEVA)
虛擬 RAN 和向量處理
虛擬化RAN (vRAN)元件可在單一運算平台上同時執行多個連結，藉此實現更高的效率。這些系統旨在達成集中式RAN十年前追求的目標：實現規模經濟，使供應商更具靈活性，並透過軟體集中管理多連結及大規模流量。我們知道如何在大型通用CPU上虛擬化作業，因此針對此需求的最佳解決方案似乎不言可喻。然而，那些平台也有缺點，亦即利用無線技術進行訊號處理時成本昂貴、耗電量高且效率低下。
搭配大型向量處理器的嵌入式DSP是專為訊號處理工作 (例如波束成形) 所設計，期盼實現速度與低功耗，但過去並未支援跨多項工作進行動態工作負載共用。若要擴充容量，便必須新增更多核心，有時得增加大型集群，或頂多透過預定的核心分割以靜態形式進行共用。
圖2：動態向量執行緒。 (來源：CEVA)
瓶頸在於向量處理，因為向量運算單元(VCU)佔用了向量DSP中的大部分區域。盡可能有效使用這項資源，對於最大化虛擬化 RAN 的容量至關重要。加倍核心數量並用於因應兩個通道的常規方法，是要求每個通道使用個別的 VCU。但一個通道中的軟體可能需要向量算術運算支援，另一個通道則可能正在執行純量操作；在這些週期中，其中一個 VCU 將處於閒置狀態。
反之，假設一個VCU同時支援兩個通道，並使用兩種向量算術運算和向量暫存器檔案。仲裁器會根據通道需求，動態決定如何以最佳方式使用這些資源。如果兩個通道在同一週期中都需要向量算術運算，則將導向合適的向量ALU和向量暫存器檔案。
如果只有一個通道需要向量支援，則可以跨兩個向量單位進行條帶化計算，藉此加速運算。這種在兩個獨立工作之間管理向量操作的方法，與執行緒的運作方式相當類似，都是最大程度地利用固定運算資源，以求因應一或多項同時處理的工作。
此技術為動態向量執行緒(DVT)，其會將每個週期的向量操作分配給一或兩個算術單元(以此案例為準)。您可以想像將此概念延伸到更多執行緒，由於獨立執行緒中的向量操作通常不同步，如此甚至可以進一步最佳化可變通道負載中的VCU使用率。
若要支援DVT，必須為傳統向量處理進行多個延伸。操作必須由廣泛的向量算術單元執行，才能允許每個週期進行128次或更多次的MAC操作。VCU還必須為每個執行緒提供向量暫存器檔案，才能單獨儲存各個執行緒的向量暫存器內容。向量仲裁單位可透過執行緒之間的競爭，安排向量操作。
此功能如何支援虛擬化RAN? 在絕對峰值負載下，此類平台上的訊號處理需求將繼續獲得令人滿意的服務，就像它們在雙核心DSP(每個核心皆有獨立VCU) 上一樣。 當一個通道需要向量算術運算，而另一個通道在純量處理中處於靜止狀態或遭佔用時，第一個通道若使用全向量容量，可以更快完成向量週期。與兩個DSP核心相比，這樣佔用的空間更小，提供的平均傳輸量更高。
波束成形技術和固定式無線接入的效率更高
另一個關於DVT在基頻處理中如何支援更高效率的例子，可以透過5G-Advanced RRU 進一步了解。這些裝置必須支援大規模 MIMO 處理以進行波束成形。大規模 MIMO RRU 預計可支援多達 128 個主動天線裝置，包括支援多個使用者與電信業者。這意味著無線電裝置將承擔非常龐大的運算需求，而使用DVT 會提供更佳的效率。在支援固定式無線接入的UE、終端設備和CPE中，載波聚合亦受益於DVT。DVT對行動網路、基礎架構和UE的兩端更是大有裨益。
虛擬化RAN需要具備動態向量執行緒的DSP
雖然大眾傾向認為大型通用處理器是滿足這些虛擬化需求的正解，但在訊號處理路徑中，這樣反而是走回頭路。我們可別忘了，基礎架構設備製造商當時改用具嵌入式 DSP的 ASIC，可是有充分的理由。處理器價格昂貴、耗電，而且不適合訊號處理。具備競爭力的固定式無線接入解決方案必須延續 ASIC 型 DSP 的優勢，同時善用對動態向量執行緒的支援。
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