Zum Hauptinhalt Zur Navigation Zur Suche

Mobiles Internet: Nvidia analysiert 4G-Daten bereits im Funkmast

Funkmast-Analyse statt Rechenzentrum: Nvidia und Integrated Device Technology setzen auf Tegra-Chips, um den Datenververkehr im mobilen Internet in Echtzeit zu analysieren. So sollen Smartphone- oder Wearable-Nutzer schneller an Informationen gelangen.
/ Marc Sauter
2 Kommentare Auf Google folgen (öffnet im neuen Fenster)
Chip für Rapid-IO (Bild: Integrated Device Technology)
Chip für Rapid-IO Bild: Integrated Device Technology

Integrated Device Technology hat gemeinsam mit Nvidia die Rapid-IO-Plattform mit Tegra-K1-Chips vorgestellt. So ausgestattete Plattformen werden in Mobilfunkmasten integriert und analysieren dort dem Hersteller zufolge den Datenverkehr in Echtzeit – bisher wird dieser Schritt in den Rechenzentren der Provider durchgeführt, was die Latenz erhöht.

Die Rapid-IO-Plattform soll aus Tegra-K1-Clustern bestehen, die ein neuronales Netzwerk bilden und per Mustererkennung sowie Deep Learning die Latenz des mobilen Internets verbessern. Pro Cluster sind modifizierte Jetson TK1 als Computing-Card mit vier Tegra K1 verbaut, deren Grafikeinheit die Daten von einer Rapid-IO-Netzwerkkarte erhalten und die an einen 20-GBit/s-Interconnect angeschlossen sind. Acht Tegra-K1-Computing-Cards pro 1U-Blade sollen rund 12 TFlops Rechengeschwindigkeit liefern, die Anzahl der Racks verrät Integrated Device Technology allerdings nicht.

Als Anwendungsbeispiel nennt Sailesh Chittipeddi, Technikchef bei Integrated Device Technology, die Position eines Busses innerhalb einer Funkzelle – so könne der Nutzer besser einschätzen, wann er eintrifft. Eine andere Idee sind Restaurant-Vorschläge in der näheren Umgebung nach einem Kinobesuch, da Rapid-IO den Tweet zur Dinner-Planung analysieren könne.

Nvidia und Integrated Device Technology hatten ihre Zusammenarbeit bereits im November 2014 angekündigt und sich den Mobilfunkbetreiber Orange Silicon Valley als Partner ausgesucht. Die ursprüngliche Version sollte bis zu 23 TFlops pro 1U-Blade und 60 statt 32 Tegra-K1-Cluster bieten.


Relevante Themen