通信業界における AI

前例を見ないスケールでデータを収集、処理、配信するという通信産業においては、新たなネットワークの要素が必要となります。世界をリードする通信業界各社は、NVIDIA のテクノロジを駆使して、ネットワークを最適化、より迅速なイノベーションの創出、新たなサービス提供を図っています。

MWC LOS ANGELES
2019
で NVIDIAとつながる

AI で通信ネットワークを高速化する

生産性を上げる。ネットワークの品質を向上させる。カスタマー サービスを強化する。

  •  <span>エッジ コンピューティング</span>

    エッジ コンピューティング

  •  <span>効率的な 5G</span>

    効率的な 5G

  • <span>ネットワーク運用 </span>

    ネットワーク運用

5G エッジ コンピューティング

NVIDIA GPU は、超低遅延な 5G サービスを可能にします。それにより、クラウドベースの仮想現実 (VR)、スマート シティ、クラウド ゲーミング、臨場感にあふれる 360 度ビデオ、接続されたドローン、自動運転車などを可能にします。また、オープン ソースのコンテナーとライブラリを利用することでマーケットへの展開が加速します。

5G エッジ コンピューティング

我々は NVIDIA と、5G とエッジ コンピューティング テクノロジを使った新たなエクスペリメント提供を共創しています。

パロアルト AT&T Foundry 社、Alisha Seam 氏

AI で加速する 5G

NVIDIA GPU と CUDA® テクノロジにより、通信業界各社はコードを最大限まで並列化することで、大量の計算処理を必要とするアプリケーションや VNF ワークロードを高速化できます。世代間でソフトウェア機能を変更する必要がない GPU によって計算性能が向上しアプリケーションの優位性が得られます。

AI を活用する 5G

NVIDIA GPU により

半分の電力で

9 倍のパフォーマンスを

Ribbon にもたらしました。

Ribbon Communications、Kevin Riley 氏

AI ベースのネットワーク運用

従来統計的なアルゴリズムやポリシーを元にしてきたネットワーク運用は、DL (ディープラーニング) や AI ベースのモデルへと変化します。ネットワーク運用に AI と ML を導入することで、急激に複雑化するマネジメントや SDN などで要求されるリアルタイムな最適化に対処します。労力のかかる運用コストを最小限に抑え、エンドユーザーの生産性を向上します。

AI ベースのネットワーク運用

Verizon は、従来の精度、もしくはそれより優れた精度で計算処理時間を 24 時間から 1 時間に削減しました。

Verizon 社、Bryan Larish 氏
ディープラーニング アルゴリズムによる 4G 無線ネットワークの品質を予測する - GTC 2018  

AI ベースのネットワーク運用

NVIDIA LIVE WEBINAR
ACCELERATE YOUR OPERATIONS IN TELECOM WITH AI

Discover how telecom service providers can leverage AI to improve network quality, optimize resource planning, and enhance customer service.

Date: Thursday, May 30, 2019
Time: 9:00–10:00 a.m. PT

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テクノロジが通信業界を変革する

ネットワーク運用のためのディープラーニング

ネットワーク運用のためのディープラーニング

NVIDIA GPU は、チャンネル オートエンコーダーの実際のトレーニングを高速化します。数分、ときには数秒で完了し、デスクトップ プロセッサのプログラム コンパイルに匹敵するスピードです。モデルがトレーニングされたら、NVIDIA Jetson™ TX2 や AGX Xavier™ など、低電力でパフォーマンスに優れた組み込みシステムに配備できます。これによって、エンジニアが最適化された物理層を簡単に構築し、それをエッジの組み込みデバイスに配備できるデザイン フローが作られます。

データ サイエンス

データ サイエンス

通信業界各社が大量のデータを保存、処理、分析することで、データ サイエンスが加速し、生産性を最大化し、最適化された AI モデルを提供し、TCO を減らします。GPU 対応エコシステムは通信業界各社にエンドツーエンドのデータ サイエンスをどのように提供しているかをご覧ください。

大規模なオブジェクトの高速検出

大規模なオブジェクトの高速検出

人間の存在を正確に検出することは、さまざまな用途で重要です。高性能ディープラーニング トレーニングは、NVIDIA TensorRT と 5G を使って物体、人間、動物、機械などの物体検出するために堅牢かつ一般化されたモデルを作成することが可能です。データ センターであれ、エッジであれ、運用環境でリアルタイム推論のパフォーマンスを維持し、同時に高い精度を維持することは重要です。ビデオベースのサービスを提供する企業にとっては、精度が 1 パーセント上がるだけで利益が爆発的に増加します。 

バックグラウンドのノイズを抑える

バックグラウンドのノイズを抑える

現代の携帯電話における既存のノイズ低減ソリューションは完璧ではありませんが、使い勝手は向上しています。NVIDIA のディープラーニング ソリューションでは、マイクロホンを 1 つだけ必要とします。後処理はすべてソフトウェアで処理されます。これにより、ハードウェア デザインがより単純になり、より効率的になります。背景の雑音を完全に消すため、より快適で明瞭な通信が可能になります。

通信業界についてもっと詳しく見る

自動車、MRI スキャナー、さらには洗濯機でさえ接続される 5G 時代に向かって突き進む今、通信業界各社は膨大なコンテンツやサービスに対応するという課題に直面しています。データ負荷の管理、複雑なネットワーク処理、新たなサービスの提供、そして売上の成長、これらのために新たなネットワークを構築する必要があります。

この新しい時代を探求した GTC 2019 でのトーク セッションをご覧ください。課題、戦略、潜在的なソリューション、および世界中の事例を網羅しています。

ビデオの視聴後、その他関連リソースもご覧ください。AI が通信業界を変えている様子をご覧いただけます。

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