4、迈向高速无线通信：从GFDM到Tbit/s解码挑战

迈向高速无线通信：从GFDM到Tbit/s解码挑战

1. GFDM算法的硬件需求分析

在现代和未来的移动通信中，对于手机工作负载的处理需求日益增长。以GFDM算法为例，其在最先进的向量数字信号处理器（vDSP）上的软件实现引发了一系列对于硬件需求的思考。

首先，我们对当时最先进的5G通信标准进行了趋势分析和规范研究，并基于这些规范定义了工作负载。为了更贴近硬件需求，我们选择了超越5G的GFDM算法进行实现，并研究其针对这些工作负载的硬件要求。

从理论层面出发，我们开发了不使用模运算的处理图和伪代码。精度分析表明，硬件需要能够处理每个数据点至少32位（16位实数，16位虚数）的数据类型，并且处理器累加器应至少有⌈log2M⌉保护位，以确保计算的准确性。

我们还确定了低、高端5G工作负载的内核参数范围、调用次数和截止时间，并进行了实现空间探索，得到了同一内核的高吞吐量和低内存访问代码变体。最后，将内核变体和工作负载相结合，为极端情况指明了所需的硬件。

对于不同的用例，其对vDSP的要求也不同，具体数据如下表所示：
|用例|指标|黑色|蓝色|
| ---- | ---- | ---- | ---- |
|低终端LTE遗留|所需预算[MHz]|1.01|5.39|
||处理时间[µs]|0.504|2.695|
||vDSP利用率[%]|0.10|0.54|
||最小运行vDSP数量[#]|1|1|
|CA高端FR2|所需预算[MHz]|921.2|5,505.5|
||处理时间[µs]|57.58|344.09|
||vDSP利用率[%]|92.12|550