Изобретение секторных технологий

Хотя технология 5G стартовала не с чистого листа, однако она вносит существенные изменения в архитектуру сети 4G. В частности, сеть радиодоступа (RAN) была переосмыслена как Cloud RAN (иногда называемая централизованной RAN) или C-RAN. Процесс передачи данных был разделен на две части: централизованный блок (CU) который обрабатывает базовую полосу частот перед отправкой сигналов в распределенные блоки (DU) на базовых станциях. Соединение между CU и DU теперь называется fronthaul, и технически теперь backhaul происходит между CU и ядром.

Сетевые уровни более высокого уровня также виртуализируются на стандартном вычислительном оборудовании для большей гибкости. Эта реализация виртуализации сетевых функций (NFV) и программно-определяемых сетей (SDN) позволяет конфигурировать и реконфигурировать сети по мере необходимости для оптимального использования доступных радиоантенн и других ресурсов. Добавляя гибкость и снижая эксплуатационные расходы, эти новые конфигурации создают возможность для гораздо большего числа конфигураций, чем было бы возможно с 4G и более ранними версиями технологий передачи данных, и все эти конфигурации должны быть досконально проверены.

Рисунок 1: Архитектура сети на основе транзитного, промежуточного и фронтального секторов 5G (Источник: Xilinx)

5G как всё для всех

Мы привыкли к смартфонам, которые поддерживают голосовую связь и передачу данных. Технология 5G позволяет увеличить объем данных, которые могут обрабатывать наши телефоны. Объем данных будет увеличиваться за счет таких технологий, как MIMO и формирование луча. И вместо того, чтобы отфильтровывать сигналы, которые раньше считались бы межсотовыми помехами, эти множественные сигналы, которые составляют еще больше данных, используются для обеспечения направленности и большей чувствительности, которые они обеспечивают.

Но помимо более традиционной передачи голоса и данных, 5G призван взять на себя гораздо больше ответственности, чем было у предыдущих поколений. Во-первых, это будет канал для устройств Интернета вещей (IoT), передающих данные в облако и из него. Это приложения с низкой пропускной способностью для коммерческих устройств Интернета вещей, но в совокупности они значительно повлияют на уровень трафика. Промышленные устройства Интернета вещей могут генерировать гораздо большие объемы данных.

5G также будет передавать автомобильный трафик V2X. Ожидается, что автомобили будут передавать огромные объемы данных во время движения. Автономным транспортным средствам необходимо будет взаимодействовать со всем, что их окружает, чтобы обеспечить безопасность движения, и все транспортные средства — управляемые или беспилотные — могут передавать большие объемы данных в облако, чтобы отслеживать текущее состояние транспорта и получать корректирующие команды.

Помимо ожидаемых объема данных, также необходимо учитывать количество вариантов использования при проверке нового оборудования. Чтобы провести нагрузочное тестирование оборудования с использованием реальных прототипов, нужно было бы построить сотни единиц пользовательского оборудования и десятки базовых станций. Не стоит забывать, что для достоверности тестирования необходимо обеспечить участие оборудования разных производителей. Такое глубокое тестирование позволит выявить недостатки в работе оборудования, затем следует пересмотр архитектуры микросхем входящих в состав, изготовление новых и опять тестирование. Только после нескольких подобных итераций возможно создание коммерческого продукта. Это потеря времени, усилий и денег.

Тестирование систем перед переходом на этап изготовления микросхемы обеспечивает более достоверное выявление дефектов, и это делается без цикла сборки-тестирования-исправления. В лучшем случае вы избегаете по крайней мере одной итерации для каждой ИС во всей инфраструктуре 5G.

Тестирование должно быть как можно более полным

Проблема не только в том, чтобы выполнить длинный список тестов, а чтобы обеспечить предельные нагрузки на системы, чтобы увидеть, где они выходят из строя. Каждая система будет содержать один или несколько SoC, и каждая SoC должна пройти множество реалистичных проверочных тестов, чтобы убедиться, что после развертывания она будет соответствовать многочисленным требованиям, которые она должна выполнять.

Список тестов, которые необходимо выполнить, включает:
■ Мощность: пиковая, средняя и минимальная — и соответствие требованиям с полной спецификацией мощности
■ Задержка: минимальная и максимальная
■ Идентификация критических путей в случае необходимости изменения производительности.
■ Точки отказа при превышении ожидаемых пределов
■ Охват кода: как код HLS / RTL для оборудования, так и миллионы строк программного кода, которые войдут в систему в целом.
■ Метрики охвата неисправностей, которые определяют, достаточно ли всесторонне проведено тестирование.
■ Включение тестовой инфраструктуры (design-for-test, или DFT)
■ Физическая проверка, которая включает идентификацию и модификацию любых горячих точек, ограничивающих выходную мощность, на микросхеме (проектирование для производства или DFM)
В то время как некоторые из этих тестов могут выполняться на реальных системах, другие, такие как идентификация критического пути, DFT и DFM, могут выполняться только в системе.

Включение искусственного интеллекта

В недалеком будущем новый элемент появится в широком спектре оборудования, и 5G не станет исключением: искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML). Разработчики рассматривают машинное обучение как полезный инструмент для ряда сложных задач при оптимизации инфраструктуры 5G в реальном времени. Это включает в себя автоматическую оценку канала для беспроводной передачи (OTA); использование самоорганизующихся сетей (СОН); автоматизированная передача обслуживания множественного доступа; и внедрение технологии координированной многоточечной связи (CoMP) для улучшения MIMO.

Системы будут работать с обученными моделями нейронных сетей, которые будут обновляться. Но количество вариантов, доступных для обработки нейронных сетей, предполагает, что не только выбранный вариант должен быть тщательно проверен, но и альтернативы необходимо будет протестировать, прежде чем будет определен окончательный вариант.

Затем проводиться обучение на моделях. Сама модель будет зависеть как от конкретных примеров, используемых для обучения, так и от порядка, в котором это обучение происходит. И по мере того, как станет доступно больше обучающих примеров, модели можно будет дорабатывать. Несмотря на то, что обновления могут улучшить модели в уже установленном оборудовании, исходные модели сами по себе должны быть достоверными. Это означает, что тестирование должно проводиться на огромном количестве примеров в широком спектре сценариев, чтобы убедиться, в совпадении их поведения с ожидаемым.

Эмуляция перед изготовлением микросхемы

SoC 5G является чрезвычайно сложной системой с множеством вариантов исполнения. Пример одного из способов реализации модуля основной полосы частот показан ниже. Требования к передачи данных, вычислительной мощности и объему памяти весьма существенны, кроме того, необходимо добиться одновременной работы множества составных частей системы, чтобы SoC эффективно выполняла свои функции.

Учитывая, что все компоненты 5G должны быть протестированы на предварительном (тестовом) кристалле, то остается только однин выход — эмуляция. Очевидная альтернатива, симуляция, работает слишком медленно, чтобы достичь чего-либо отдаленно полезного результата с помощью такого разнообразного и требовательного набора тестов. Эмуляция выполняется примерно в 1000 раз быстрее, чем моделирование, что позволяет тестировать реальные сценарии с использованием как аппаратного, так и программного обеспечения.

Рисунок 2: Процессор основной полосы частот OCTEONTM Fusion® CNF7100 (Источник: Marvell)

Использование реального оборудования для генерации потоков данных, применяемых при проверке, может показаться логичным, но у этого есть три основных недостатка. Во-первых, скорость передачи данных по кабелю, естественно, не соответствует скорости тестирования в эмуляторе, поэтому необходимо использовать адаптеры скорости. Во-вторых, эти соединения и адаптеры скорости необходимо подключать вручную, что делает невозможной централизованную модель эмуляции центра обработки данных.

Наконец, что наиболее важно, этот входящий трафик непредсказуем — и его нельзя повторить. Если возникает ошибка, трудно вернуться и воспроизвести событие при попытке исправить проблему. Гораздо лучше иметь источник данных, который является детерминированным, воспроизводимым и масштабируемым, что означает, что подключения к масштабируемым устройствам в центре обработки данных могут быть выполнены без ручного вмешательства.

Это ключевые особенности системы эмуляции, когда она сопровождается виртуализированными тестовыми модулями протокола, такими как блоки VirtuaLAB и другие комплексные части верификационного IP, которые могут быть созданы в эмуляторе или подключены к нему. Каждый протокол, используемый для подключения компонентов системы 5G, может быть смоделирован и виртуализирован для управления и приема данных от тестируемого проекта (DUT). И они могут быть созданы удаленно в центре обработки данных.

Рисунок 3: Процесс разработки 5G-сети (Источник: Mentor, подразделение Siemens)

Эмуляция также более точна, потому что все части тестовой системы синхронизированы по часам. Если происходит сбой, мы можем точно отследить, в каком цикле он произошел, и сопоставить это с точными входными данными и состоянием системы на момент возникновения ошибки. Это избавляет от огромного количества догадок в процессе отладки, оптимизирует усилия по исправлению недостатков системы и предоставляет полностью проверенный дизайн для создания масок при производстве чипа.

Наконец, огромные части методики тестирования и результатов, используемых для проверки до изготовления микросхемы, можно использовать непосредственно для проверки готовой микросхемы. Это избавляет от огромного объема работы по генерации тестов и значительно упрощает отладку в случае возникновения каких-либо проблем при проверке микросхем. При замене виртуального DUT на физический чип вся инфраструктура, задействованная в процессе проверки, может быть повторно использована для подтверждения правильной работы микросхемы. Это включает в себя тестирование широкого спектра конфигураций и сценариев использования, необходимых для предварительной проверки чипа.

Эмуляция требований 5G

Самая сильная сторона 5G — гибкость, настраиваемость и широкий спектр применения — делает проверку SoC 5G чрезвычайно сложной. Высокая сложность и разнообразные варианты использования представляют собой огромную проблему для разработчиков, пытающихся быстро вывести на рынок свои микросхемы 5G. Существующие способы проверки и тестирования микросхем после изготовление первого образца не обеспечивают достаточной глубины тестирования, поскольку существует слишком много конфигураций и архитектур, которые необходимо проверить.

Эмуляция в сочетании с богатым ассортиментом виртуализированных версий многих протоколов, которые потребуются 5G, — это единственный практический способ гарантировать, что первые образцы микросхем будут производственной версией, способной обрабатывать все функции и конфигурации.