Although centralized network architectures are promising
for 5G systems, there are various challenges if a large
number of cells need to be centralized. One big challenge is
to construct a super-high capacity BBU pool, which handles
the baseband processings for a large number of cells. In
C-RAN, the BBU pool is deployed on standard GPP platform,
such as the standard IT server with x86 architecture, and an
additional dedicated hardware accelerator is also added on
each server for the computation-intensive physical layer
processings [8]. Traditional IT-based virtual machines (VMs)
are installed on the servers, where different kinds of BSs
can be easily set up through a unified open interface.
However, it is reported that only 3–6 LTE subcarriers can
be processed by a standard server with a size of 2 rack units,
with a relatively high power consumption, i.e., 80 Watts per
an LTE subcarrier, on the GPP based C-RAN BBU pool.
Although the computational capability of the GPP platform
will definitely increase and the average power consumption
will decrease year by year, driven by the Moores Law, there
are also concerns that GPPs and the traditional IT virtualizations,
which are originally designed and optimized for
non-real time tasks, may not be able to satisfy the real-time
processing requirement of 5G systems [8].
In this paper, we present a logically distributed but physically
centralized mobile network architecture, referred to as the
super base station (super BS), for the 5G system. The BBU pool
is constructed with digital signal processors (DSPs) arrays. The
programmable DSPs have been widely employed in current
communication systems with advantages such as low power
consumption and high capability to handle real-time processing.
It is expected that in the DSP based super BS system, an
average power of 5–10 Watts per an LTE subcarrier can be
achieved in the BBU pool. However, compared to GPP based
BBU pool, a big challenge for super BS is how to manage all the
hardware resources, such as computing resources and memories,
in a flexible, highly efficient and real-time way. A
processing-level real-time virtualization technique is proposed
in this paper for the hardware resource management in the
Although centralized network architectures are promisingfor 5G systems, there are various challenges if a largenumber of cells need to be centralized. One big challenge isto construct a super-high capacity BBU pool, which handlesthe baseband processings for a large number of cells. InC-RAN, the BBU pool is deployed on standard GPP platform,such as the standard IT server with x86 architecture, and anadditional dedicated hardware accelerator is also added oneach server for the computation-intensive physical layerprocessings [8]. Traditional IT-based virtual machines (VMs)are installed on the servers, where different kinds of BSscan be easily set up through a unified open interface.However, it is reported that only 3–6 LTE subcarriers canbe processed by a standard server with a size of 2 rack units,with a relatively high power consumption, i.e., 80 Watts peran LTE subcarrier, on the GPP based C-RAN BBU pool.Although the computational capability of the GPP platformwill definitely increase and the average power consumptionwill decrease year by year, driven by the Moores Law, thereare also concerns that GPPs and the traditional IT virtualizations,which are originally designed and optimized fornon-real time tasks, may not be able to satisfy the real-timeprocessing requirement of 5G systems [8].In this paper, we present a logically distributed but physicallycentralized mobile network architecture, referred to as thesuper base station (super BS), for the 5G system. The BBU poolis constructed with digital signal processors (DSPs) arrays. Theprogrammable DSPs have been widely employed in currentcommunication systems with advantages such as low powerconsumption and high capability to handle real-time processing.It is expected that in the DSP based super BS system, anaverage power of 5–10 Watts per an LTE subcarrier can beachieved in the BBU pool. However, compared to GPP basedBBU pool, a big challenge for super BS is how to manage all thehardware resources, such as computing resources and memories,in a flexible, highly efficient and real-time way. Aprocessing-level real-time virtualization technique is proposedin this paper for the hardware resource management in the
การแปล กรุณารอสักครู่..
แม้ว่าเครือข่ายสถาปัตยกรรมส่วนกลางเป็นสัญญา
ระบบ 5G มีความท้าทายต่าง ๆถ้าเป็นจำนวนมาก
เซลล์ต้องเป็นส่วนกลาง ความท้าทายใหญ่หนึ่งคือเพื่อสร้างศักยภาพสูงสุด
BBU สระ ซึ่งจัดการอุปกรณ์มาตรฐานสำหรับจำนวนขนาดใหญ่ของเซลล์ ใน
c-ran , bbu สระว่ายน้ำใช้งานบนแพลตฟอร์มเดียวกันมาตรฐาน
เช่น มาตรฐานมันเซิร์ฟเวอร์สถาปัตยกรรม x86 และ
เพิ่มเติมฮาร์ดแวร์เฉพาะคันเร่งยังเพิ่มบน
แต่ละเซิร์ฟเวอร์สำหรับการคำนวณเข้มข้นชั้น
ทางกายภาพมาตรฐาน [ 8 ] แบบดั้งเดิมมันใช้เครื่องเสมือน ( VM )
มีการติดตั้งบนเซิร์ฟเวอร์ที่แตกต่างกันของ BSS
สามารถตั้งค่าได้ง่ายขึ้นผ่านแบบเปิด Interface
อย่างไรก็ตามมีรายงานว่าเพียง 3 – 6 ประเด็น LTE สามารถ
ถูกประมวลผลโดยเซิร์ฟเวอร์มาตรฐานด้วยขนาดของ 1 หน่วยแร็ค
ที่มีค่อนข้างสูงการใช้พลังงาน 1 , 80 วัตต์ต่อ
subcarrier LTE ในผลิตภัณฑ์มวลรวม c-ran BBU พูลตาม .
ถึงแม้ว่าความสามารถเชิงคำนวณของ GPP แพลตฟอร์ม
แน่นอนจะ และเพิ่มการใช้พลังงานเฉลี่ย
จะลดลงทุกปี ขับเคลื่อน โดยกฎหมาย มอร์ส ,มี
ยังมีความกังวลว่า GPPS และแบบดั้งเดิม มัน virtualizations
, ซึ่งถูกออกแบบเดิม และเหมาะสำหรับ
เวลาจริงไม่ใช่งานอาจจะไม่สามารถตอบสนองความต้องการของระบบการประมวลผลแบบเรียลไทม์
5 [ 8 ] .
ในกระดาษนี้เราได้เสนอเหตุผลกระจาย แต่ร่างกาย
ส่วนกลาง Mobile สถาปัตยกรรมเครือข่ายเรียกว่า เป็นซุปเปอร์ซุปเปอร์
สถานีฐาน BS )สำหรับระบบ 5g . การสร้างสระว่ายน้ำ
BBU ที่มีหน่วยประมวลผลสัญญาณดิจิตอล ( dsps ) อย่างต่อเนื่อง
dsps โปรแกรมได้รับอย่างกว้างขวางที่ใช้ในระบบสื่อสารในปัจจุบันที่มีประโยชน์เช่นการใช้พลังงาน
ต่ำและสูงความสามารถจัดการประมวลผลแบบเรียลไทม์
คาดว่าใน DSP ที่ใช้ระบบ BS Super ,
พลังงานเฉลี่ย 5 – 10 วัตต์ต่อ LTE สามารถ
subcarrierประสบความสำเร็จใน BBU สระ อย่างไรก็ตาม เมื่อเทียบกับผลิตภัณฑ์มวลรวม BBU พูลตาม
, ความท้าทายใหญ่สำหรับ Super BS เป็นวิธีการจัดการทรัพยากรทั้งหมด
ฮาร์ดแวร์เช่นทรัพยากรคอมพิวเตอร์และความทรงจำ
ในการยืดหยุ่น วิธีที่มีประสิทธิภาพและเวลาจริง การประมวลผลแบบเรียลไทม์ รวมถึงเทคนิคระดับเป็น
บทความนี้เสนอฮาร์ดแวร์การจัดการทรัพยากรใน
การแปล กรุณารอสักครู่..