El 5G promete ser un de los mayores avanzases de la actualidad en las redes móviles. Algunos ven la oportunidad de mejorar el rendimiento a través de una interfaz física mejorada, incluido el uso de ondas milimétricas, aunque a corto alcance. La latencia podría reducirse en un factor de diez, el ancho de banda en el mejor de los casos multiplicado por mil, el número de clientes por kilómetro cuadrado multiplicado por varios millones.

Otros están mirando el lado de la virtualización de la red. De hecho, una de las ventajas de 5G es que cada componente se virtualizará, lo que sigue la tendencia actual en los centros de datos: además de la antena física, todos los componentes de una red 5G pueden distribuirse en máquinas virtual, alojado en cualquier parte del mundo.

Por ejemplo, en un centro informático, todo se puede virtualizar, excepto la conexión a la red externa: cada componente de una aplicación (base de datos, servidor de aplicaciones, etc.), pero también las partes de la red (equilibrio de carga, enrutamiento , etc.), a la que comúnmente hace referencia el acrónimo SDN (red definida por software).

Todos estos cambios no vagan solamente en ideas o prototipos si no que ya se han llevado a la realidad y es que el CEO de Nvidia, Jensen Huang, lanzó hace poco una serie de noticias en el Mobile World Congress en Los Ángeles, anunciando una nueva plataforma de supercomputación, un kit de desarrollador de software y nuevas alianzas con Microsoft, Red Hat y Ericsson, todo destinado a mostrar las unidades de procesamiento de gráficos de Nvidia ( GPU) y cómo estos pueden impulsar los nuevos servicios y sistemas 5G.

Aerial es un kit de desarrollo de software que permite a los proveedores de telecomunicaciones comenzar con los dos elementos clave de la oferta 5G de Nvidia: un motor de procesamiento de señal 5G que contiene datos en la memoria de la CPU para un mayor rendimiento y una interfaz de red Mellanox que conecta directamente la memoria de la GPU con conecta la interfaz de red.

uVNF se centra en la virtualización de las funciones de red, es decir, un procesamiento optimizado de las operaciones de entrada-salida y la gestión de paquetes a través de una interfaz directa a la tarjeta de red (GPUDirect).

cuBB está más orientado hacia la capa física, de ahí el procesamiento de la señal (para lo cual la GPU ha sido excelente durante mucho tiempo), particularmente con cuPHY para la implementación de la capa física de 5G.

Ya hay tarjetas de red que son compatibles con la tecnología GPUDirect, por ejemplo, la Mellanox CX-5. Para las GPU, toda la familia NVIDIA se puede utilizar desde Jetson Nano hasta servidores EGX.

La combinación de Aerial y EGX hace posible la aceleración de gpu dentro de una infraestructura de red de telecomunicaciones construida en Kubernetes. La pila EGX está equipada con un controlador Nvidia y complementos de la compañía para Kubernetes y tiempos de ejecución de contenedores. Finalmente, la pila contiene herramientas de monitor gpu.

La oferta de Nvidia por Mellanox fue aceptada a principios de este año, por lo que los primeros usuarios de la nueva solución son Walmart, BMW, Protect & Gamble, Samsung Eletronics, NTT East, Ericsson, Microsoft y Red Hat. También se han agregado las ciudades estadounidenses de San Francisco y Las Vegas.

El CEO de NVIDIA, Jensen Huang, dijo que:

la solución es indispensable a medida que entramos en una era en la que miles de millones de dispositivos IoT que están en línea sin parar usarán conectividad 5G y no funcionarán sin inteligencia artificial.

Según Huang, esto requiere una nueva clase de computadoras de alto rendimiento, con una protección sólida y un control remoto fácil. Describió indirectamente NVIDIA EGX Edge Supercomputing. El rendimiento de la solución debería estar mucho más allá de las computadoras personales y los servicios en la nube de hoy.

Nvidia quiere ser parte del futuro 5G porque cree que la conectividad es una parte esencial del panorama informático del mañana. El diseñador de hardware previamente grabó una visión para el futuro en la que el panorama de la computadora evoluciona hacia un modelo híbrido con hardware cerca de donde se encuentran los datos, conectados a escala global.