La plateforme Spectrum-X de NVIDIA vise à libérer les performances de l'IA en offrant des fonctionnalités réseau inégalées grâce à une technologie Ethernet à très haut débit et à faible latence. Conçue pour les centres de données, Spectrum-X intègre des commutateurs NVIDIA Spectrum-4 et des DPU BlueField-3 pour offrir une solution complète et modulaire aux charges de travail de l'IA. Cette architecture répond aux besoins croissants d'efficacité des activités d'entraînement et d'inférence de l'IA, tout en recomposant les contraintes des silos de calcul distribué.
Qu'est-ce que la plate-forme réseau NVIDIA Spectrum-X ?
Comprendre les capacités de NVIDIA Spectrum-X
NVIDIA Spectrum-X vise à de mise en réseau Optimisation pour répondre aux exigences de débit et de latence des charges de travail d'IA. Cela comprend Commutateurs Ethernet NVIDIA Spectrum-4 Aux côtés des DPU BlueField-3, intégrés pour garantir une circulation fluide des données entre les centres de données, la plateforme offre une évolutivité et une portée accrues pour assurer un support ininterrompu aux workflows complexes d'entraînement et d'inférence de l'IA. En allégeant de nombreuses contraintes réseau, Spectrum-X accélère les calculs et améliore l'efficacité énergétique dans les environnements distribués.
Le rôle de l'IA dans Spectrum-X
L'IA améliore considérablement les capacités opérationnelles de Spectrum-X en matière de prise de décision automatique au niveau des composants et d'orchestration autonome des flux de traitement des données. Grâce à des techniques sophistiquées d'apprentissage automatique, Spectrum-X réaffecte intelligemment les ressources entre les applications distantes. centres de données et s'adapte à différents niveaux de charge de travailCette adaptabilité réduit considérablement les dépenses opérationnelles, améliore l’efficacité de la bande passante et réduit la latence grâce à un contrôle proactif du trafic.
Intelligence centrée sur l'IA technologies de réseau, comme ceux intégrés à Spectrum-X, devraient améliorer le débit jusqu'à 40 % dans les environnements d'entraînement d'IA à grande échelle. Ils incluent également des modèles d'apprentissage automatique fournissant une analyse sophistiquée des schémas réseau, essentielle au diagnostic proactif des pannes et à la maintenance prédictive. L'efficacité s'en trouve améliorée en réduisant d'environ 25 % le nombre d'heures d'arrêt nécessaires, tout en garantissant une transmission de données ininterrompue.
Grâce à ces systèmes intelligents, Spectrum-X révolutionne le secteur en matière de gestion efficace de la charge de travail exponentiellement croissante de l'IA. Ces avancées positionnent également Spectrum-X comme une solution phare pour les entreprises souhaitant automatiser leurs processus et opérations métier grâce à l'IA au sein d'un marché sans frontières.
L'impact de la bande passante sur les performances du réseau
Les performances du réseau sont fortement influencées par la bande passante, définie comme la quantité de données pouvant être transmise sur le réseau à un instant T. Une bande passante élevée permet une transmission simultanée. transfert de données qui augmente l'efficacité du réseau en réduisant la latence. Un manque de bande passante peut entraîner d'importants retards réseau, notamment pour les opérations vitales. Disposer d'une bande passante suffisante est essentiel pour garantir une connectivité constante dans les environnements de traitement de données volumineux ou de communication en temps réel.
Avantages de Spectrum-X pour les usines d'IA
Spectrum-X avec intégration de l'IA
Spectrum-X améliore les performances et l'efficacité des usines d'IA en proposant des solutions réseau sur mesure, de pointe et à faible latence. Son intégration avec les commutateurs NVIDIA Spectrum et les DPU BlueField garantit que les approches Agile et DevOps évitent les goulots d'étranglement et prennent en charge le traitement en temps réel au sein du centre de données. Le débit est optimisé, garantissant ainsi le déploiement rapide de modèles d'IA entraînés de haute qualité. Les usines d'IA bénéficient de performances optimales grâce à la connectivité qui permet un fonctionnement fluide des fonctions SRE (Scalabilité, Fiabilité et Efficacité).
Faciliter les modèles d'IA génératifs
L'innovation et l'automatisation dans de nombreux secteurs ont été rendues possibles par la création de contenus réalistes, facilitée par le développement de l'IA générative. Une infrastructure sophistiquée et des cadres de calcul avancés permettent aux applications d'IA générative de traiter de vastes ensembles de données avec une précision inégalée pour générer du texte, des images, du son, des simulations et bien plus encore. Les progrès remarquables réalisés récemment par les réseaux antagonistes génératifs (GAN) et les modèles basés sur des transformateurs comme GPT et DALL-E dans les secteurs du divertissement et du design, ainsi que dans la santé et la finance, sont tout simplement époustouflants.
⭐ L'IA générative devrait représenter une valeur marchande de plus de 110 milliards de dollars d'ici 2030, car elle permet d'optimiser les flux de travail et de générer des résultats évolutifs. Cette solution d'automatisation d'entreprise renforce l'engagement client axé sur le contenu de l'IA et réduit les délais de commercialisation des nouveaux produits. Les usines d'IA doivent intégrer des technologies émergentes comme les commutateurs NVIDIA Spectrum et les DPU BlueField pour un routage optimal des données et un apprentissage en temps réel, essentiels aux applications IoT.
⭐ De nombreux secteurs utilisent déjà cette technologie pour un marketing hyper-personnalisé, améliorant ainsi de plus de 40 % le taux de fidélisation de la clientèle. De plus, les chercheurs sont désormais en mesure de concevoir de nouveaux médicaments plus rapidement et à moindre coût grâce aux avancées de l'IA générative dans la découverte de médicaments et l'imagerie médicale. De plus, la qualité des intégrations d'IA génériques ouvre une nouvelle ère d'écosystèmes informatiques avancés avec des solutions de connectivité étendues.
Le rôle de Spectrum-X dans l'IA hyperscale
La contribution de Spectrum-X à l'adoption de l'IA hyperscale repose sur ses solutions matérielles et logicielles performantes qui facilitent le traitement et l'analyse de données haute performance. Son infrastructure facilite l'exécution efficace de tâches de calcul extrêmement exigeantes, accélérant ainsi l'apprentissage des modèles d'IA. Spectrum-X complète son infrastructure de connectivité propriétaire par du calcul haute performance afin d'améliorer l'évolutivité et l'efficacité des applications d'IA générative. Cela permet aux organisations d'atteindre les résultats escomptés grâce à l'IA sans être limitées par des contraintes de ressources.
Examen des capacités Ethernet du Spectrum-X AI
Intégration des réseaux Ethernet dans les solutions d'IA
Un transfert de données fiable et rapide est essentiel à la communication entre les systèmes d'IA, et le réseau Ethernet le permet. Spectrum-X utilise des technologies Ethernet avancées pour optimiser la connectivité des charges de travail d'IA en minimisant la latence et en maximisant la bande passante. Cela permet un transfert de données aisé, indispensable à l'entraînement de modèles d'IA complexes et à l'utilisation de systèmes d'IA génératifs. Spectrum-X est capable de répondre efficacement aux besoins croissants des secteurs centrés sur l'IA grâce à son architecture robuste et à l'évolutivité d'Ethernet.
Caractéristiques importantes du commutateur Ethernet Spectrum-4
- Optimisation:Un débit exceptionnel et une faible latence sont possibles grâce à des dépenses opérationnelles en énergie élevées, qui prennent en charge les charges de travail d'IA et de HPC.
- Évolutivité: Conçu pour être déployé à grande échelle, il prend également en charge l’extension de l’infrastructure réseau.
- Efficacité énergétique: Les dépenses opérationnelles liées à l’alimentation redondante n’affectent pas négativement les performances tout en réduisant les coûts d’exploitation.
- Fiabilité améliorée : Les opérations réseau ininterrompues sont garanties par un basculement robuste et une tolérance aux pannes permettant une continuité opérationnelle transparente du réseau.
- Prise en charge intégrée du réseau d'IA : Les applications dotées de fonctionnalités centrées sur l'IA bénéficient d'optimisations avancées du flux de données. Cet appareil est spécialement conçu pour elles.
- Facilité de gestion : Une configuration et une maintenance simplifiées sont possibles grâce aux outils de gestion intuitifs fournis.
Contrôle de la gestion de la latence et de la congestion
La surveillance active de la latence et le contrôle de congestion sont essentiels aux réseaux actuels en raison de leur impact sur les performances du système et des utilisateurs. La latence désigne le délai entre le moment où une requête est formulée et celui où une réponse est fournie. Le contrôle de congestion désigne les mesures préventives qui empêchent une surcharge excessive du trafic sur un réseau.
Des techniques modernes, telles que la mise en file d'attente à faible latence (LLQ) et la sélection dynamique de fréquence (DFS), sont utilisées pour réduire le décalage. Avec la LLQ, une partie des paquets de données est mise en file d'attente pour transmission. Cette partie est déterminée par l'importance accordée au trafic, ce qui facilite la transmission d'informations sensibles telles que les flux vocaux et vidéo. La mise en œuvre de l'Edge Computing permet de minimiser encore davantage la latence en analysant les informations au plus près de leur source, réduisant ainsi le temps de transmission vers les serveurs centralisés.
D'autre part, l'allègement des restrictions réseau grâce à l'utilisation de satellites, de dispositifs de modulation et de passerelles nécessite des algorithmes spécifiques pour assurer la fluidité du trafic de données. Parmi ces méthodes, on trouve le contrôle de congestion du protocole TCP (Transmission Control Protocol), qui limite dynamiquement le débit des données transmises via une connexion réseau ou un réseau en fonction des conditions actuelles du réseau. Par exemple, TCP CUBIC et TCP BIC sont des protocoles composés de deux classes. La première classe est conçue pour les longues distances et les débits de pointe, tandis que la seconde est conçue pour les courtes distances et une faible latence. Une étude réalisée en 2005 a montré que CUBIC offre un débit supérieur de 20 à 30 % en conditions de latence élevée par rapport à TCP Reno, qui était auparavant prédominant.
De plus, des stratégies de gestion avancée des files d'attente (AQM), telles que la détection précoce aléatoire (RED), sont intégrées pour gérer les problèmes de congestion en amont. RED gère les premiers stades de congestion en avertissant les appareils de la nécessité de réduire leur débit de transmission (pour éviter la perte de paquets) et en maintenant un flux constant de paquets sur le réseau. Associées à des politiques modernes de gestion du trafic, telles que la mise en file d'attente pondérée équitable (WFQ), ces politiques permettent une meilleure gestion de la bande passante et une meilleure équité sur un réseau présentant différents types de trafic.
Les statistiques d'utilisation concrètes montrent l'impact considérable de ces méthodes. Par exemple, les systèmes intégrant des algorithmes sophistiqués de contrôle de congestion enregistrent une baisse de plus de 40 % des pertes de paquets, et les réseaux sensibles à la latence et compatibles avec la périphérie affichent une amélioration du temps de réponse allant jusqu'à 50 %. Ces chiffres illustrent les gains obtenus grâce aux approches contemporaines pour gérer la latence et la congestion dans les réseaux complexes.
Quelle est l’approche de NVIDIA Spectrum-X pour prendre en charge l’évolutivité des réseaux ?
Mise en œuvre du routage adaptatif pour une mise à l'échelle efficace
NVIDIA Spectrum-X est équipé du routage adaptatif, qui permet une évolutivité efficace des réseaux de routage grâce à un équilibrage de charge basé sur une sélection dynamique basée sur des données en temps réel concernant l'état du réseau. Cette fonctionnalité optimise l'utilisation de la bande passante, réduit la congestion et la latence en s'adaptant aux tendances du trafic. Grâce à une télémétrie et des analyses sophistiquées, Spectrum-X est capable d'exploiter de manière fiable et robuste des ressources réseau croissantes, même avec des charges de travail croissantes. Spectrum-X excelle dans une grande variété d'environnements neutres, sans compromettre les performances et la fiabilité.
L'importance d'une bande passante efficace pour l'évolutivité
À mesure que les réseaux évoluent, une bande passante efficace devient cruciale, car son absence nuit directement aux performances et peut entraîner une panne du système. Une bande passante efficace évite la surcharge du réseau en limitant la transmission des données, ce qui permet de réduire la latence et d'éviter les goulots d'étranglement. Grâce à l'optimisation de la bande passante, des volumes d'utilisateurs et de données plus importants peuvent être pris en charge sans surchauffer les performances. Grâce à des fonctionnalités avancées de contrôle du trafic et d'équilibrage de charge, NVIDIA Spectrum-X garantit également une bande passante efficace supérieure, même sous des charges de travail importantes. Pour que les réseaux évoluent et gagnent en fiabilité et en efficacité, une optimisation appropriée est primordiale.
Qu'est-ce qui distingue le Spectrum-X de NVIDIA de l'Ethernet traditionnel ?
Différenciation entre Ethernet et Spectrum-X.
L'Ethernet traditionnel est polyvalent. Il offre une compatibilité adéquate avec une multitude d'appareils et de systèmes réseau, tout en assurant le transfert de données de base. Utile pour les processus réseau généraux, il s'avère souvent inefficace pour les tâches à haute performance en raison de systèmes de contrôle de congestion défaillants et de performances de latence insuffisantes.
Quant au Spectrum X de NVIDIA, il est conçu pour répondre aux défis des centres de données contemporains. Ses fonctionnalités modernes, telles que le routage adaptatif avancé, un contrôle de congestion efficace, l'optimisation des charges de travail pour les applications gourmandes en données et les surcharges directionnelles, lui permettent d'exécuter les tâches plus efficacement. De plus, Spectrum X offre une latence et des pertes de paquets prévisibles et une évolutivité fiable. Ses améliorations sont particulièrement adaptées aux environnements hautes performances qui exigent une vitesse maximale et une fiabilité optimale.
Avantages de l'Ethernet convergé dans les implémentations d'IA
La prise en charge de Converged Ethernet offre plusieurs fonctionnalités nécessaires qui améliorent simultanément les performances des systèmes d'IA ainsi que leur évolutivité.
- Débit de données amélioré : Pour les charges de travail d'IA, des portions de données pertinentes stockées dans d'énormes ensembles de données sont traitées par Ethernet convergé. Ce réseau transfère les données à haut débit, garantissant ainsi une gestion optimale des données à grande échelle.
- Faible latence: Il offre une latence exceptionnellement faible, condition préalable au traitement des données en temps réel, à l'accélération des calculs et à l'assistance globale de l'IA.
- Efficacité améliorée: L'intégration du stockage et de la mise en réseau dans une structure de trafic unique rationalise la complexité de la configuration du centre de données, améliorant ainsi l'efficacité opérationnelle.
- Potentiel d'expansion plus large:Les fonctionnalités d’évolutivité du modèle d’IA et les exigences de charge de travail peuvent être facilement intégrées à l’aide d’Ethernet convergé.
- Réduction des dépenses : Il réduit le nombre de réseaux spécialisés requis, diminuant ainsi les coûts d’infrastructure.
Ces avantages facilitent la catégorisation de la technologie Ethernet convergée avec des infrastructures d’exécution d’IA à grande échelle et hautement performantes.
Foire Aux Questions (FAQ)
Q : Comment Spectrum-X améliore-t-il les performances des GPU dans les charges de travail d’IA ?
R : Avec Spectrum-X, les GPU bénéficient de meilleures performances grâce à la bande passante réseau exceptionnelle offerte pour les tâches axées sur l'IA. La plateforme permet un transfert de données entre GPU à un débit impressionnant de 51.2 térabits par seconde, ce qui permet aux systèmes distribués de faire évoluer efficacement les modèles d'IA. En réduisant les goulots d'étranglement de communication entre plusieurs GPU, Spectrum-X garantit un traitement plus rapide et plus efficace des charges de travail d'IA complexes, optimisant ainsi les capacités des GPU NVIDIA dans les centres de données.
Q : De quelle manière la plateforme de réseau Ethernet Spectrum-X se différencie-t-elle pour les déploiements cloud d'IA ?
R : La plateforme réseau Ethernet Spectrum-X est unique pour les déploiements cloud d'IA, car la standardisation et les hautes performances sont généralement offertes par des fabrics spécialisés comme InfiniBand. Selon NVIDIA, l'entreprise intègre ses commutateurs réseau de pointe aux DPU BlueField-3 pour obtenir un Ethernet accéléré capable de gérer efficacement le traitement parallèle massif de millions de GPU. Cette architecture prend en charge le transfert de données, indispensable à l'entraînement et à l'inférence de l'IA à grande échelle, ce qui simplifierait considérablement la création de clouds d'IA évolutifs et rentables, sans recourir à des protocoles réseau propriétaires.
Q : Quel est le nombre maximal de GPU pouvant être intégrés au produit Spectrum-X ?
R : Ce produit est capable de connecter et de gérer des millions de GPU dans des centres de données colossaux. L'architecture réseau avancée de Spectrum-X lui permet de faire évoluer les environnements de calcul d'IA, des petits clusters aux gigantesques systèmes distribués contenant des milliers de serveurs. Le commutateur SN5600, associé aux DPU BlueField-3 et aux composants réseau photoniques sur silicium intégrés au produit Spectrum-X, a permis cette capacité. Cette incroyable portée permet aux entreprises d'intégrer des millions de GPU pour créer des supercalculateurs d'IA, ce qui permet de déployer et d'entraîner simultanément des modèles d'IA complexes.
Q : Quels commutateurs réseau à grande échelle sont inclus dans l’écosystème Spectrum-X ?
R : L'écosystème Spectrum-X se compose de commutateurs réseau clés pour une évolutivité efficace de l'infrastructure d'IA : le commutateur NVIDIA SN5600, qui garantit 64 ports de connectivité à 400 Gbit/s au sein d'un seul commutateur. Cela augmente considérablement le débit des clusters d'IA. De plus, les commutateurs Ethernet photoniques Spectrum-X utilisent la technologie photonique sur silicium pour intégrer des connexions longue distance. Associés aux DPU BlueField-3, ils permettent un RoCE accéléré (RDMA sur Ethernet convergé). Ainsi, ces ensembles de commutateurs offrent une solution intégrée et évolutive, des petits déploiements aux immenses centres de données d'IA capables d'accueillir des millions d'opérations simultanées.
Q : Comment se comparent la plate-forme réseau Ethernet Spectrum-X et les plates-formes Quantum-X Photonics InfiniBand de NVIDIA ?
R : Ces deux plateformes font partie du portefeuille réseau de NVIDIA, mais leurs fonctionnalités sont différentes. La plateforme réseau Ethernet Spectrum-X offre des performances Ethernet accélérées, optimisées pour le débit InfiniBand. Cependant, elle est entièrement compatible avec l'infrastructure Ethernet, ce qui la rend pratique pour les organisations qui utilisent des réseaux Ethernet existants. En revanche, les plateformes Quantum-X Photonics InfiniBand offrent les meilleures performances et la latence la plus faible, mais elles sont connectées à une infrastructure InfiniBand spécialisée. NVIDIA a présenté Spectrum-X comme apportant des performances comparables à celles d'InfiniBand à Ethernet, offrant ainsi aux clients une flexibilité en termes d'infrastructure et de performances.
Q : Quel rôle jouent les GPU serveur dans l’ensemble de l’écosystème Spectrum-X ?
R : L'architecture Spectrum-X sert de base structurelle au GPU du serveur. L'architecture de cette plateforme repose entièrement sur la capacité de ces GPU à communiquer efficacement entre eux. Dans les environnements de calcul d'IA, l'échange de données entre GPU est continu. Toute restriction à ce transfert impacte gravement l'efficacité du système. Cette optimisation permet un transfert indépendant des communications grâce à des technologies telles que GPUDirect RDMA. Grâce à cette technique, les données peuvent être transférées directement entre les GPU situés sur différents serveurs, sans nécessiter de CPU. Cette conception architecturale garantit que les précieuses ressources de calcul GPU passent plus de temps à traiter les informations et moins d'attente, ce qui améliore l'efficacité économique et opérationnelle des environnements de calcul accélérés par GPU.
Q : De quelle manière NVIDIA Spectrum-X contribue-t-il à la modernisation de l’infrastructure cloud de l’IA ?
R : NVIDIA Spectrum-X modernise l'infrastructure cloud de l'IA en résolvant les problèmes réseau fondamentaux qui limitent la montée en charge de l'IA. Le transfert de volumes croissants de données, appelé « mouvement de données », devient un défi lorsque le nombre croissant de GPU est nécessaire pour gérer la complexité et la taille croissantes des modèles d'IA. Spectrum-X crée des structures d'IA composées de commutateurs haut débit, de protocoles réseau accélérés et de DPU dédiés, permettant une répartition efficace de la charge de travail sur d'importants clusters de GPU. Comme indiqué lors des présentations NVIDIA GTC, les grands modèles de langage, les systèmes de reconnaissance visuelle et les simulations scientifiques ne sont que quelques-unes des applications qui seront propulsées par la prochaine génération de clouds d'IA et nécessiteront une technologie d'IA sophistiquée. Cette plateforme est essentielle pour la mise en place d'une infrastructure d'IA à grande échelle.
Q : Quels avantages Spectrum-X offre-t-il aux organisations qui construisent des clusters de calcul pour la recherche en IA ?
R : Je répondrais qu'avec Spectrum-X, les organisations qui construisent des clusters de calcul pour la recherche en IA bénéficient de plusieurs avantages importants. Tout d'abord, il améliore considérablement le débit d'apprentissage en simplifiant le transfert des données entre les GPU, ce qui permet d'entraîner des modèles plus complexes plus rapidement. De plus, il permet une meilleure allocation des ressources, évitant ainsi le gaspillage de matériel GPU coûteux en attente de traitement des données. De plus, il présente une architecture évolutive permettant d'évoluer de petits clusters de recherche à des déploiements de niveau production. Il convient également de noter que Spectrum-X est entièrement basé sur des normes, ce qui permet aux organisations de bénéficier d'une infrastructure Ethernet sans subir la dégradation des performances liée à l'utilisation de réseaux génériques au lieu de réseaux spécialisés. La combinaison de tous ces avantages permet de mener des recherches en IA de manière plus efficace et plus rentable, permettant ainsi de mener des projets toujours plus performants.
Sources de référence
1. Analyse comparative des méthodes de colorisation d'images proche infrarouge pour les systèmes embarqués NVIDIA Jetson à faible consommation
- Auteurs: Shengdong Shi et al.
- Édité en: Frontières en neurorobotique
- Date de publication: 24 avril 2023
- Jeton de citation : (Shi et al., 2023)
- Résumé :
- Objectif: Cette étude analyse plusieurs techniques de colorisation d'images dans le proche infrarouge (NIR) pour les systèmes embarqués NVIDIA Jetson à faible consommation, fréquemment utilisés dans les tâches en temps réel.
- Méthodologie: Les auteurs ont construit un système d'évaluation mesurant 11 méthodes différentes de colorisation d'images NIR au moyen de mesures d'image, notamment la qualité, l'occupation des ressources, la consommation d'énergie, etc. L'analyse a été réalisée sur trois configurations de cartes NVIDIA Jetson.
- Principales constatations: La méthode Pix2Pix s'est avérée la plus performante, car elle permet de traiter 27 images par seconde sur le Jetson Xavier NX. Cette performance est considérée comme suffisante pour les applications temps réel, ce qui illustre la capacité des systèmes NVIDIA Jetson à traiter des images NIR.
2. Évaluation de la portabilité des performances des applications et des mini-applications sur les GPU AMD, Intel et NVIDIA
- Auteurs: JaeHyuk Kwack et al.
- Édité en: Atelier international sur les performances, la portabilité et la productivité en HPC
- Date de publication: 1 novembre 2021
- Jeton de citation : (Kwack et al., 2021, p. 45-56)
- Résumé :
- Objectif: Cet article évalue la portabilité des performances inter-architectures des applications et des mini-applications sur différentes conceptions de GPU, telles que le NVIDIA A100.
- Méthodologie: Les auteurs ont analysé et calculé l'efficacité des performances des GPU AMD, Intel et NVIDIA à l'aide du modèle de performance Roofline. Ils ont évalué plusieurs applications créées avec différents modèles de programmation parallèle tels que SYCL, OpenMP et Kokkos, ainsi que d'autres modèles.
- Principales constatations: L'étude a suggéré une nouvelle approche pour mesurer la portabilité des performances en la quantifiant à l'aide d'une mesure définie comme l'écart type des rendements de la ligne de toit. Les résultats montrent des variations de performances entre les plateformes, ce qui indique que chaque architecture GPU nécessite des efforts d'optimisation spécifiques.
3. Reconnaissance de la technologie multibande sub-GHz sur le Jetson Nano de NVIDIA
- Auteurs: Jaron Fontaine et al.
- Édité en: Conférence IEEE sur les technologies véhiculaires
- Date de publication: 1 novembre 2020
- Jeton de citation : (Fontaine et al., 2020, pp. 1–7)
- Résumé :
- Objectif: Cette étude vise à mettre en œuvre une reconnaissance basée sur l'apprentissage profond de différentes technologies sans fil à l'aide du Jetson Nano de NVIDIA en mettant l'accent sur ses fonctionnalités d'économie d'énergie.
- Méthodologie: Les auteurs ont proposé un modèle de réseau neuronal convolutif (CNN) intégré à des radios logicielles pour une gestion intelligente du spectre. Le système devait fonctionner en quasi-temps réel et percevoir simultanément plusieurs technologies.
- Principales constatations: Les résultats obtenus ont permis d'atteindre une précision d'environ 99 % avec reconnaissance technologique. Ce résultat est comparable aux solutions les plus avancées, offrant des coûts de traitement réduits. Ces progrès sont pertinents pour la création de réseaux intelligents capables de s'adapter de manière autonome à un environnement sans fil dynamique, sans nécessiter de composants physiques coûteux.
4. Unité de traitement graphique
5. Nvidia