亞信科技 (中國) 有限公司 (以下簡稱“亞信科技”) 基于英特爾? FlexRAN? 參考架構(gòu)，借助英特爾? 至強(qiáng)? D 處理器、英特爾? vRAN 加速器 ACC100 適配器等產(chǎn)品提供的強(qiáng)勁算力，推出一系列基于 5G 云化技術(shù)架構(gòu)的5G無線接入網(wǎng)(RAN)產(chǎn)品，并獲得用戶好評。

為更好助力實(shí)現(xiàn)“碳中和”等目標(biāo)，幫助用戶打造綠色 5G 網(wǎng)絡(luò)，亞信科技與英特爾一起，采用英特爾 Chronos 框架與英特爾 P/C-state 等技術(shù)，為基站等新一代 5G RAN 產(chǎn)品打造全新的智能節(jié)能方案。新方案以 Chronos 框架內(nèi)置的多種時(shí)間序列預(yù)測 AI 和機(jī)器學(xué)習(xí) (Machine Learning， ML) 模型為核心，構(gòu)建了包括時(shí)序數(shù)據(jù)采集、模型訓(xùn)練、基站性能指標(biāo)預(yù)測以及能耗指令調(diào)整的完整工作閉環(huán)。通過一系列測試與實(shí)驗(yàn)室驗(yàn)證表明，新方案不僅能在保證基站業(yè)務(wù)不受影響的前提下，帶來 15%-30% 的綜合節(jié)能，也能有效應(yīng)對流量負(fù)載劇增等突發(fā)情況，為5G云化基站節(jié)能標(biāo)準(zhǔn)的制定提供有效參考。

“更為開放的 5G 云化技術(shù)架構(gòu)，正為網(wǎng)絡(luò)智能化探索提供通途。我們基于 5G 云化技術(shù)架構(gòu)推出的 5G RAN 產(chǎn)品，在為用戶打造卓越的產(chǎn)品體驗(yàn)之余，也提供了用于綠色網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的高可用基站智能節(jié)能方案。來自英特爾的至強(qiáng)? D 處理器、 Chronos 框架以及英特爾 P/C-state 等軟硬件產(chǎn)品與技術(shù)，給予我們產(chǎn)品強(qiáng)勁的算力支持和有效的 AI 方案加速?！?/span>

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歐陽曄 博士

首席技術(shù)官、高級副總裁

亞信科技(中國)有限公司

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解決方案：借助 Chronos 框架，亞信科技構(gòu)建智能化的基站節(jié)能方案

應(yīng)對傳統(tǒng)方案面臨的問題，引入 AI/ML 方法來實(shí)現(xiàn)基站的智能節(jié)能正獲得越來越多的關(guān)注。良好的智能方案不僅可以預(yù)測每個(gè)基站的未來流量 (例如 10 分鐘、 60 分鐘、 1 天以及 1 周后)，同時(shí)能兼顧實(shí)時(shí)流量的突然變化，實(shí)現(xiàn)智能學(xué)習(xí)、自動執(zhí)行電源管理調(diào)整指令。這種調(diào)節(jié)頻率最快可以達(dá)到秒級，而且更精細(xì)化的調(diào)節(jié)能在不影響業(yè)務(wù)效率的前提下實(shí)現(xiàn)最大化節(jié)能，不僅能減少用戶能耗，也可大幅降低運(yùn)維復(fù)雜度和管理維護(hù)成本。

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為此，亞信科技首先對可采集的數(shù)據(jù)源，包括基站協(xié)議棧數(shù)據(jù) (例如接入用戶終端數(shù)量、物理資源塊 ((Physical Resource Block， PRB) 利用率以及流量負(fù)載等)、 x86 平臺服務(wù)器系統(tǒng)數(shù)據(jù) (例如處理器利用率、功耗、處理器頻率等) 等進(jìn)行了全面的分析，這些數(shù)據(jù)都是一組隨時(shí)間變化的數(shù)據(jù)序列。

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一般地，時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析可被廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域的預(yù)測性分析，如網(wǎng)絡(luò)流量負(fù)載、無線資源占用率等。與傳統(tǒng)預(yù)測方法相比，基于 AI/ML 模型開展的時(shí)間序列任務(wù)在預(yù)測準(zhǔn)確性與靈活性上更具優(yōu)勢。因此，亞信科技將基于 AI/ML 模型的時(shí)間序列預(yù)測性分析作為新方案的核心策略。

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基于這一思路，亞信科技基站智能節(jié)能方案基本工作流程如圖1 所示，分為以下幾個(gè)步驟：

1. 系統(tǒng)初始化配置，采集歷史時(shí)序數(shù)據(jù)，并得出不同數(shù)據(jù)源 (基站協(xié)議棧數(shù)據(jù)、 x86平臺服務(wù)器系統(tǒng)數(shù)據(jù)等)之間的關(guān)系；

2.從不同數(shù)據(jù)源采集數(shù)據(jù)，作為AI/ML模型訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù)集；

3.AI/ML框架初始化訓(xùn)練得出AI推理模型，并輸出結(jié)果至智能節(jié)能rAPP/xAPP；

4.智能節(jié)能 rAPP/xAPP 基于 AI 模型并結(jié)合大時(shí)間尺度的配置，預(yù)測未來的KPI指標(biāo)并進(jìn)行節(jié)能控制動作；

5.AI/ML 模型根據(jù)配置時(shí)間以及 BBU 實(shí)時(shí) KPI 指標(biāo)，進(jìn)行算法模型的學(xué)習(xí)與迭代更新；

6.智能節(jié)能 rAPP/xAPP 根據(jù)更新后的 AI/ML 輸出結(jié)果進(jìn)行指標(biāo)預(yù)測，并通過英特爾 P/C-state 等技術(shù)作出相應(yīng)的節(jié)能控制與執(zhí)行。例如，預(yù)測到未來用戶終端數(shù)量少、流量負(fù)載低、 PRB 利用率低時(shí)，可以通過調(diào)整降低處理器頻率，甚至關(guān)閉部分物理核來降低基站的能耗。

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基于上述流程，融合智能節(jié)能新方案的亞信科技基站新架構(gòu)如圖2所示，其中橙色部分為新方案所增設(shè)組件，主要包括：

? 為了更高效地從不同數(shù)據(jù)源采集數(shù)據(jù)，亞信科技引入了基于英特爾? 架構(gòu)優(yōu)化的 Telegraf 加強(qiáng)工具以及其它第三方開源時(shí)序采集工具，這些工具可通過標(biāo)準(zhǔn)的 E2 接口或私有接口將數(shù)據(jù)推送至?xí)r序數(shù)據(jù)庫InfluxDB；

? 部署于 BBU 或 SMO 的時(shí)序預(yù)測 AI/ML 模型可以借助 Chronos 框架提供的一系列增強(qiáng)功能進(jìn)行模型訓(xùn)練，并對 RAN網(wǎng)絡(luò)中的用戶終端數(shù)量、流量、 PRB利用率等關(guān)鍵指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測；

? 加入用于大尺度節(jié)能控制及配置的 EXEC 程序，其一方面可通過獲取 AI/ML 模型的預(yù)測數(shù)據(jù)，進(jìn)行大尺度的節(jié)能控制與執(zhí)行，另一方面也可反向輸入?yún)?shù)給 AI/ML 模型，用以配置AI/M L模型的計(jì)算頻率等；

? 采用 R1 標(biāo)準(zhǔn)接口的非實(shí)時(shí)應(yīng)用程序 rAPP，其部署于 SMO 中，可根據(jù) AI/ML 模型的預(yù)測結(jié)果及配置，進(jìn)行非實(shí)時(shí)的大時(shí)間尺度節(jié)能控制；

? 實(shí)時(shí)應(yīng)用程序 xAPP，其部署于 BBU 中，進(jìn)行近實(shí)時(shí)節(jié)能控制，可以有效防止業(yè)務(wù)突發(fā)、異常突發(fā)時(shí)導(dǎo)致的 AI/ML 算法模型失效，同時(shí)還可根據(jù)系統(tǒng)信息來控制用戶終端進(jìn)行無線小區(qū)、載波等的切換。
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可以看到，構(gòu)建并高效訓(xùn)練用于時(shí)序預(yù)測的 AI/ML 模型是新方案的關(guān)鍵因素。為幫助亞信科技更高效地在方案中構(gòu)建大規(guī)模時(shí)間序列預(yù)測應(yīng)用，英特爾為之提供了 Chronos 框架，這一框架源自由英特爾開源的統(tǒng)一大數(shù)據(jù)分析和人工智能平臺 BigDL，如圖 3 所示，其主要提供了數(shù)據(jù)處理與特征工程、內(nèi)置模型及可選的超參數(shù)優(yōu)化三個(gè)組件，功能分別為：

??數(shù)據(jù)處理與特征工程 (Data Processing & Feature Engineering) 組件：?內(nèi)置了 70 多個(gè)數(shù)據(jù)處理和特征工程工具，通過 TSDataset API 接口來供亞信科技新方案方便地調(diào)用，從而快捷高效地完成數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程流程；

??內(nèi)置模型 (Built-in Models) 組件：?內(nèi)置 10 余個(gè)可用于時(shí)間序列預(yù)測、檢測和模擬的獨(dú)立深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型，功能涵蓋預(yù)測器 (Forecasters)、檢測器 (Detectors) 以及模擬器(Simulators)；

??超參數(shù)優(yōu)化 (Hyperparameter Optimization) 組件：?高度集成、可擴(kuò)展和自動化的工作流 (通過 AutoTSEstimator 等API 實(shí)現(xiàn))，能幫助新方案開展從數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程到模型訓(xùn)練、模型選擇和超參調(diào)優(yōu)等全棧的自動化機(jī)器學(xué)習(xí)過程。

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Chronos 框架提供了十多種不同種類的 ML/DL 內(nèi)置模型，為不同應(yīng)用場景提供高精確度的預(yù)測。與此同時(shí)，英特爾提供的多種優(yōu)化方式，例如框架所集成的 ONNX runtime， OpenVINO? 工具套件以及英特爾? oneAPI AI Analytics Toolkit 等，均能對AI模型優(yōu)化和推理、訓(xùn)練提供更佳的性能支持。

如圖 4 所示，亞信科技使用英特爾 Chronos 框架進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測的基本流程如下：

1. 由 Chronos 框架提供的 TSDataset 接口對加載的 5G 小基站負(fù)荷數(shù)據(jù)集進(jìn)行快速的數(shù)據(jù)預(yù)處理，例如填充、縮放、特征工程等操作。

2.然后，利用預(yù) 處理的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，并通過 Chronos 的 AutoTSEstimator 接口，實(shí)現(xiàn)自動化超參數(shù)搜索、特征選取、模型優(yōu)化來對算法進(jìn)行調(diào)優(yōu)并生成時(shí)間序列預(yù)測模型。

3.最終，使用這一模型對 5G 小基站負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行推理，獲得實(shí)時(shí)的 5G 小基站負(fù)荷預(yù)測數(shù)據(jù)。

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通常而言，處理器每個(gè)物理核的處理能力與頻率是正相關(guān)的，且頻率越高帶來的功耗更高。因此，借助 AI/ML 模型獲得良好的預(yù)測結(jié)果后，亞信科技還引入英特爾 P/C-state 等技術(shù)，對英特爾? 至強(qiáng)? D 處理器的頻率等參數(shù)進(jìn)行動態(tài)調(diào)整，從而實(shí)現(xiàn)基站能耗智能控制。這一技術(shù)可以通過相應(yīng)的配置工具，對處理器的每個(gè)物理核進(jìn)行靜態(tài)或半靜態(tài)的頻率配置，從而實(shí)現(xiàn)性能和功耗的平衡。例如，當(dāng)智能應(yīng)用預(yù)測到基站即將進(jìn)入低負(fù)載狀態(tài)時(shí)，就可以借助該技術(shù)來降低處理器一個(gè)或多個(gè)物理核的頻率，從而實(shí)現(xiàn)能耗的動態(tài)降低，或者將部分物理核放置到休眠狀態(tài)，取得更大的節(jié)能效果。

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方案收益：節(jié)能成效符合預(yù)期，為 5G 云化基站節(jié)能標(biāo)準(zhǔn)制定提供有效參考

為了讓上述智能節(jié)能方案具有可信賴的實(shí)戰(zhàn)能力，且不對繁忙的基站業(yè)務(wù)產(chǎn)生影響，亞信科技又與英特爾一起，圍繞英特爾? 至強(qiáng)? D 處理器、 Chronos 框架以及英特爾 P/C-states 技術(shù)等的軟硬件特性開展了大量的優(yōu)化工作，并通過反復(fù)迭代實(shí)驗(yàn)，使新方案能夠在各種場景中 (例如突發(fā)的海量業(yè)務(wù)帶來的流量負(fù)載急劇增大等)都運(yùn)用自如。
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在雙方攜手進(jìn)行的驗(yàn)證測試中，新方案表現(xiàn)出了高度的準(zhǔn)確性、敏捷性和及時(shí)性。例如在某業(yè)務(wù)場景中，如圖 5 所示，當(dāng)系統(tǒng)預(yù)測到基站滿足下面任一條件且用戶終端數(shù)量低于 15 個(gè)，即流量負(fù)載低于 40Mbps、 PRB 利用率低于 10% 或處理器利用率低于 15% 時(shí)，就使用英特爾 P-state 技術(shù)將英特爾? 至強(qiáng)? D處理器設(shè)置為節(jié)能模式，使其工作在 1GHz；而當(dāng) 預(yù) 測 到 基 站 滿 足下 面 任 一 條 件，即 流 量 負(fù) 載 高 于 40Mbps、PRB 利用率高于 10% 或用戶終端數(shù)量高于 15 個(gè)，則使用英特爾 P/C-state 技術(shù)將英特爾? 至強(qiáng)? D處理器設(shè)置為高性能模式，使其工作在 1.9GHz。基于類似的一系列調(diào)整策略，驗(yàn)證測試結(jié)果表明，新的基站智能節(jié)能方案可為用戶帶來 15%-30 % 的綜合節(jié)能 ，在推動綠色網(wǎng)絡(luò)建設(shè)理念之外，也幫助用戶有效降低了運(yùn)營成本。
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此外，在本方案的設(shè)計(jì)、構(gòu)建和驗(yàn)證過程中，亞信科技和英特爾一起，通過大量的測試數(shù)據(jù)，充分觀測了處理器實(shí)時(shí)降頻等操作對基站業(yè)務(wù)負(fù)載的影響，也為 5G 云化基站的節(jié)能標(biāo)準(zhǔn)制定提供了有效參考。

如果您想要了解該解決方案的詳細(xì)信息，請關(guān)注英特爾開發(fā)人員專區(qū)微信公眾號在后臺回復(fù)“AsianInfo5G”，即可獲取相關(guān)資料。