RANにおける消費電力の削減

モバイル ネットワーク オペレーター (MNO) は、環境への影響を減らし、エネルギー コストを下げるというプレッシャーに直面しています。使用されるエネルギーのかなりの部分は、無線アクセス ネットワーク (RA N)によって消費されています。ここでは、RAN を最適化してエネルギーを節約する方法について説明します。

プロセッサリソースの最適化

仮想化 RAN (vRAN) は、高度な汎用プロセッサ (GPP) を使用して、要求の厳しいワークロードを処理します。vRAN に適したサイズのプロセッサを選択すると、電力を節約できます。

• プロセッサ容量のマッチング: vRAN には、低レイテンシ、高パフォーマンス、確定的な機能を備えたプロセッサが必要です。Massive MIMOやビームフォーミングなどの機能により、処理ニーズがさらに高まります。必要なパフォーマンスを提供しながら消費電力を低く抑えるプロセッサを選択することで、MNO はエネルギー使用を最適化できます。
• Intel® Xeon® スケーラブル プロセッサ:これらのプロセッサは、さまざまな vRAN 容量のニーズに合わせてさまざまな構成で利用できます。第 4 世代プロセッサは、前世代の最大 2 倍の容量を提供し、Intel® vRAN Boost 機能により、さらなる電力節約が実現します。

プロセッサ機能による電力削減

最新のプロセッサには、電力消費を削減するのに役立つ機能が搭載されています。

• P ステート:これらは、プロセッサがワークロード要件に基づいてコア周波数と電圧を調整できるようにするパフォーマンス ステートです。ワークロードが低い場合は、コア周波数を下げることでパフォーマンスに影響を与えずに電力を節約できます。
• C ステート:これらは、コアがアイドル状態のときにスリープ状態に入ることを可能にする電源管理ステートです。C0 はアクティブ状態ですが、C ステートの数字が大きいほど、スリープ状態が深くなり、消費電力は少なくなりますが、ウェイクアップ時間は長くなります。C ステートをインテリジェントに使用することで、需要の少ない期間にコアをスリープ状態にして、エネルギーを節約できます。

ワークロードをプールして電力を節約する

ネットワーク インフラストラクチャは通常、ピーク時の使用量に対応できるサイズに設定されます。ただし、トラフィックは時間帯や場所によって大きく変化する可能性があります。高度な DU プーリングにより、リソースを動的に割り当てることができます。トラフィックが少ない時間帯には、使用されていないサーバーの電源を完全にオフにすることができます。さらに、ワークロードの統合により、サーバー内のコアを解放して、使用されていないコアをスリープ状態にすることができます。

AI を活用した電力最適化

人工知能 (AI) は、RAN の電力消費を最適化するための新たな可能性を提供します。AI ソフトウェアは、ネットワーク トラフィック パターンを分析し、需要に応じてリソースを動的に割り当てることができます。次に例をいくつか示します。

• P 状態管理: AI は予測されるネットワーク負荷に基づいてプロセッサ周波数 (P 状態) を調整できます。
• C 状態管理: AI は、需要の少ない期間中にコアをスリープ状態 (C 状態) にすることができます。
• 無線スリープ モード: AI は、ユーザー エクスペリエンスに影響を与えることなく、無線キャリアまたは無線全体をインテリジェントにアクティブ化または非アクティブ化して電力を節約できます。

結論

これらの戦略を実装することで、MNO は RAN でのエネルギー消費を大幅に削減できます。これは電気料金の節約に役立つだけでなく、より持続可能な未来にも貢献します。

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