NVIDIA ਨੇ ਦੱਸਿਆ ਹੈ ਕਿ ਉਸ ਦੇ ਓਪਨ ਸੋਰਸ 5G ਅਤੇ 6G ਟੂਲ 10 ਲੱਖ ਡਾਊਨਲੋਡ ਪਾਰ ਕਰ ਚੁੱਕੇ ਹਨ ਅਤੇ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੀਆਂ 8,000 ਤੋਂ ਵੱਧ ਖੋਜ ਤੇ ਅਕਾਦਮਿਕ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਵਰਤ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਇਹ ਅੰਕੜੇ 6 ਨਵੰਬਰ 2026 ਨੂੰ ਸਾਂਝੇ ਕੀਤੇ, ਨਾਲ ਹੀ ਚਾਰ ਖੋਜ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵੀ ਦੱਸੇ ਜੋ ਸਾਫ਼ਟਵੇਅਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ।

ਇੱਕ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ NVIDIA ਨੇ ਆਪਣੇ Aerial ਵਾਇਰਲੈੱਸ ਸਾਫ਼ਟਵੇਅਰ ਦਾ ਸੋਰਸ ਕੋਡ ਖੋਲ੍ਹਿਆ ਸੀ, ਜੋ Sionna ਅਤੇ ਹੋਰ ਓਪਨ ਟੂਲਾਂ ਨਾਲ ਮਿਲ ਕੇ 6G ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। NVIDIA ਮੁਤਾਬਕ ਪਿਛਲੇ ਇੱਕ ਸਾਲ ਵਿੱਚ Aerial ਅਤੇ Sionna ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ 10 ਗੁਣਾ ਵਧੀ ਹੈ।

ਕੀ ਨੈੱਟਵਰਕ ਰੋਬੋਟਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ?

King’s College London ਦੇ ਖੋਜਕਾਰਾਂ ਨੇ ਕੈਮਰੇ ਵਾਲੀ ਰੋਬੋਟ ਬਾਂਹ ਨੂੰ NVIDIA Jetson AGX Orin ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ, ਜਿਸ ਉੱਤੇ Sionna ਚੱਲਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜੋ ਸਾਫ਼ਟਵੇਅਰ ਦੁਆਰਾ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ 5G ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਤੇ ਐਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੋਵੇਂ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ। ਪੂਰੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਭੇਜਣ ਦੀ ਥਾਂ ਰੋਬੋਟ ਨੇ ਚੀਜ਼ਾਂ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਆਪਸੀ ਸਬੰਧਾਂ ਦੇ ਛੋਟੇ ਵੇਰਵੇ ਭੇਜੇ।

ਜਾਣ-ਬੁੱਝ ਕੇ ਖ਼ਰਾਬੀਆਂ ਪਾ ਕੇ ਕੀਤੇ ਫਲ ਪੈਕ ਕਰਨ ਅਤੇ ਘਣ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਉੱਤੇ ਰੱਖਣ ਦੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ, NVIDIA ਮੁਤਾਬਕ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨੇ ਸਮੇਂ-ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਤਸਵੀਰਾਂ ਭੇਜਣ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਕੰਮ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦਾ ਸਮਾਂ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ 52.6% ਘਟਾਇਆ ਅਤੇ ਸਫਲਤਾ ਦਰ ਵੀ ਸੁਧਾਰੀ। ਸਿਸਟਮ ਡਿੱਗੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਪਛਾਣ ਸਕਿਆ, ਨਾਕਾਮ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਤੋਂ ਸੰਭਲ ਸਕਿਆ ਅਤੇ ਡਿਜੀਟਲ ਟਵਿਨ ਨਾਲ ਹਰਕਤਾਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਟਕਰਾਅ ਦੀ ਜਾਂਚ ਵੀ ਕਰ ਸਕਿਆ।

ਕੀ ਰਿਸੀਵਰ ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਿਗਨਲ ਬਿਹਤਰ ਸਮਝ ਸਕਦਾ ਹੈ?

SoftBank ਨੇ NVIDIA Aerial CUDA-Accelerated RAN (ACAR) ਵਿੱਚ ਨਿਊਰਲ ਰਿਸੀਵਰ ਜੋੜਿਆ ਅਤੇ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ ਮਿਲਣ ਵਾਲੇ 5G ਸਮਾਰਟਫ਼ੋਨ ਨਾਲ ਪਰਖਿਆ। ਦਖ਼ਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਵਾਲੇ ਕਾਬੂ ਹੇਠਲੇ ਟੈਸਟਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸ ਨੇ ਪਰਖੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ 15 ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਆਮ ਰਿਸੀਵਰ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਅੱਪਲਿੰਕ ਥਰੂਪੁੱਟ ਦਿੱਤਾ, ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲਗਭਗ 60% ਦੇ ਵਾਧੇ ਨਾਲ।

ETH Zurich ਦੇ ਖੋਜਕਾਰਾਂ ਨੇ NVIDIA Aerial Testbed ਵਰਤ ਕੇ ਸਥਾਨਕ ਮਾਪਾਂ ਨਾਲ ਨਿਊਰਲ ਰਿਸੀਵਰ ਸੁਧਾਰੇ ਅਤੇ ਚੁਣੇ ਹੋਏ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਵਰਜ਼ਨਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਬਲਾਕ ਗ਼ਲਤੀ ਦਰ ਇੱਕ ਤਿਹਾਈ ਤੋਂ ਵੱਧ ਘਟਾਈ।

ਕੀ ਨੈੱਟਵਰਕ ਕੁਨੈਕਸ਼ਨ ਟੁੱਟੇ ਬਿਨਾਂ ਬਿਜਲੀ ਬਚਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?

University of Leeds ਦੀ ਟੀਮ ਨੇ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਇਆ ਜੋ 10 ਮਿੰਟ ਅੱਗੇ ਦੀ ਮੰਗ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਸ ਨਾਲ ਤੈਅ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਬੇਸ ਸਟੇਸ਼ਨ ਸਲੀਪ ਮੋਡ ਵਿੱਚ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਬੰਦ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਹ ਜਾਂਚਦਾ ਹੈ ਕਿ ਗੁਆਂਢੀ ਚਾਲੂ ਸਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਵੀ ਦੇਖਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕਾਰਨ ਸਮਰੱਥਾ ਵਾਪਸ ਚਾਹੀਦੀ ਹੋਵੇ।

ਟੀਮ ਨੇ NVIDIA DGX Spark ਨਾਲ ਚੱਲਦਾ ਇੱਕ ਚੁੱਕਣਯੋਗ 5G “ਨੈੱਟਵਰਕ-ਇਨ-ਏ-ਬਾਕਸ” ਅਤੇ ਡਿਜੀਟਲ ਟਵਿਨ ਵਰਤੇ, ਤਾਂ ਜੋ ਫ਼ੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਾਇਰਲੈੱਸ ਸਾਜ਼ੋ-ਸਾਮਾਨ ਨਾਲ ਪਰਖਿਆ ਜਾ ਸਕੇ। ਖੋਜਕਾਰਾਂ ਨੇ ਪੂਰੀ ਸ਼ਕਤੀ ਵਾਲੀ ਬੇਸਲਾਈਨ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ RAN ਦੀ ਬਿਜਲੀ ਖਪਤ ਵਿੱਚ 45.6% ਕਮੀ ਦੱਸੀ, ਜਦਕਿ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਜੁੜੀਆਂ ਰਹੀਆਂ।

ਕੀ ਨੈੱਟਵਰਕ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਤੇਜ਼ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ?

Centre Tecnològic de Telecomunicacions de Catalunya (CTTC) ਨੇ ACAR ਉੱਤੇ ਚੱਲਦੇ GPU ਨਾਲ ਤੇਜ਼ ਕੀਤੇ ਰੇਡੀਓ ਚੈਨਲ ਮਾਡਲ ਆਪਣੇ ਓਪਨ ਸੋਰਸ 5G-LENA ਨੈੱਟਵਰਕ ਸਿਮੂਲੇਟਰ ਵਿੱਚ ਜੋੜੇ। ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਿੱਚ, ਜੋੜਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਮੁਤਾਬਕ, ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਦਾ ਸਮਾਂ ਲਗਭਗ ਤਿੰਨ ਘੰਟਿਆਂ ਤੋਂ ਘਟ ਕੇ 10 ਤੋਂ 20 ਮਿੰਟ ਰਹਿ ਗਿਆ, ਜਦਕਿ ਉਮੀਦ ਕੀਤਾ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਵਿਹਾਰ ਅਤੇ ਨੈੱਟਵਰਕ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਬਣੀ ਰਹੀ।

ਓਪਨ ਟੂਲਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ?

NVIDIA ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਐਲਾਨ ਮੁਤਾਬਕ Aerial ਵਿੱਚ Aerial CUDA-Accelerated RAN, Aerial Omniverse Digital Twin ਅਤੇ ਨਵਾਂ Aerial Framework ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਜੋ Apache 2.0 ਲਾਇਸੈਂਸ ਹੇਠ GitHub ਉੱਤੇ ਜਾਰੀ ਕੀਤੇ ਜਾਣੇ ਸਨ। ਉਸ ਸਮੇਂ Sionna 200,000 ਡਾਊਨਲੋਡ ਪਾਰ ਕਰ ਚੁੱਕਾ ਸੀ। NVIDIA ਮੁਤਾਬਕ Aerial ਅਤੇ Sionna GitHub ਉੱਤੇ ਉਪਲਬਧ ਹਨ।

ਕੀਮਤ

NVIDIA ਨੇ ਇਸ ਪੋਸਟ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਕੀਮਤ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ। ਸਾਫ਼ਟਵੇਅਰ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ GitHub ਉੱਤੇ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਪਹਿਲੇ Aerial ਐਲਾਨ ਵਿੱਚ Apache 2.0 ਲਾਇਸੈਂਸ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਸੀ। ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ, ਜਿਵੇਂ Jetson AGX Orin ਅਤੇ DGX Spark, ਦੀ ਕੀਮਤ ਦੋਵਾਂ ਸਰੋਤਾਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਇਹ ਕਿਸ ਲਈ ਠੀਕ ਹੈ?

ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਅਤੇ ਲੈਬ ਖੋਜਕਾਰਾਂ ਲਈ, ਜੋ ਵਿਚਾਰ ਪਰਖਣ, ਨਤੀਜੇ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਦੇ ਕੰਮ ਉੱਤੇ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਲਈ ਇਹ ਟੂਲ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ Aerial ਅਤੇ Sionna ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਾਇਰਲੈੱਸ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਦੇ ਹਨ।

ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਟੀਮਾਂ ਲਈ, ਜੋ King’s College London ਦੇ ਕੰਮ ਤੋਂ ਸਮਝ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਵਾਇਰਲੈੱਸ ਕੁਨੈਕਸ਼ਨ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਸਮੇਂ ਉੱਤੇ ਕਿਵੇਂ ਅਸਰ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਨੈੱਟਵਰਕ ਆਪਰੇਟਰਾਂ ਅਤੇ ਸਾਜ਼ੋ-ਸਾਮਾਨ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ, ਜੋ SoftBank, Leeds ਅਤੇ CTTC ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਸਿਗਨਲ ਪ੍ਰਾਪਤੀ, ਬਿਜਲੀ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਬੂਤ ਵਜੋਂ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਸਾਰੇ ਖੋਜ ਜਾਂ ਕਾਬੂ ਹੇਠਲੇ ਟੈਸਟ ਸਨ।

ਵਾਇਰਲੈੱਸ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਅਤੇ ਸ਼ੌਕੀਨਾਂ ਲਈ, ਜੋ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਕੋਡ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਬਸ਼ਰਤੇ ਜਿੱਥੇ ਲੋੜ ਹੋਵੇ ਉੱਥੇ ਢੁਕਵਾਂ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਮਿਲ ਜਾਵੇ।

ਅਜੇ ਕੀ ਪਤਾ ਨਹੀਂ?

ਪੋਸਟ ਖੋਜ ਨਤੀਜੇ ਅਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੱਸਦੀ ਹੈ, ਵਪਾਰਕ ਤੈਨਾਤੀਆਂ ਨਹੀਂ। ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੱਸਿਆ ਕਿ ਇਹ ਤਕਨੀਕਾਂ ਕਦੋਂ ਕਿਸੇ ਅਸਲ 6G ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਆਉਣਗੀਆਂ, ਅਤੇ ਅੰਕੜੇ ਟੀਮਾਂ ਦੇ ਆਪਣੇ ਟੈਸਟਾਂ ਤੋਂ ਹਨ, ਦੱਸੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਹੇਠ।

ਕੋਡ ਦੇਖਣ ਲਈ GitHub ਉੱਤੇ NVIDIA Aerial ਅਤੇ Sionna ਦੇ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਖੋਲ੍ਹੋ। NVIDIA ਇਹ ਵੀ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ GTC Washington, D.C. ਵਿੱਚ 6G ਡਿਵੈਲਪਰ ਸੈਸ਼ਨ ਹੋਣਗੇ ਜਿੱਥੇ ਹੋਰ ਖੋਜ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦਿਖਾਏ ਜਾਣਗੇ।