QCT представила сервер QuantaEdge EGN77C-2U на базе NVIDIA Grace для инфраструктур AI-RAN

Компания Quanta Cloud Technology (QCT) официально анонсировала сервер нового поколения QuantaEdge EGN77C-2U — платформу, созданную на базе процессоров NVIDIA Grace и архитектурного дизайна NVIDIA Aerial RAN Computer Pro (ARC-Pro). Новинка разработана специально для телеком-операторов, стремящихся перейти к программно-определяемым сетям 5G и 6G с интеграцией искусственного интеллекта (концепция AI-RAN). Устройство сочетает высокую вычислительную плотность, энергоэффективность и готовность к работе с ресурсоёмкими рабочими нагрузками, что делает его стратегическим решением для модернизации инфраструктуры радиодоступа.

В условиях экспоненциального роста трафика и появления новых сервисов — от промышленного IoT до дополненной реальности — традиционные аппаратные решения для базовых станций перестают справляться с требованиями по задержкам и пропускной способности. QuantaEdge EGN77C-2U предлагает ответ на эти вызовы, объединяя передовые процессоры Arm, ускорители NVIDIA Blackwell и высокоскоростную сетевую подсистему в компактном формате 2U. Для специалистов, оценивающих варианты масштабирования ЦОД, это возможность рассмотреть rack-серверы с аналогичной архитектурной гибкостью и поддержкой современных интерфейсов.

Архитектура 2U2N: два независимых узла в одном корпусе

Ключевая особенность QuantaEdge EGN77C-2U — модульная архитектура 2U2N, предполагающая размещение двух полностью независимых вычислительных узлов в стандартном 2-юнитовом шасси. Такое решение позволяет операторам гибко масштабировать ресурсы: каждый узел может выполнять отдельную функцию в стеке RAN — например, один обрабатывает пользовательскую плоскость (UPF), а второй — функции управления радиоресурсами (CU/DU).

В основе каждого узла лежит система-на-чипе NVIDIA Grace, объединяющая 72 высокопроизводительных ядра Arm Neoverse V2 архитектуры Armv9. Эти ядра оптимизированы для задач сетевой обработки, виртуализации и машинного обучения, обеспечивая до 2× большую производительность на ватт по сравнению с предыдущими поколениями. Поддержка единого адресного пространства и когерентной памяти устраняет узкие места при обмене данными между CPU и ускорителями.

Объём оперативной памяти составляет 512 Гбайт LPDDR5X на узел с пропускной способностью до 1 ТБ/с — это критически важно для обработки потоковых данных в реальном времени и работы с большими моделями ИИ непосредственно на границе сети. Для сравнения: при оценке альтернативных платформ специалисты часто обращают внимание на серверы с поддержкой DDR5, однако специализированные решения под AI-RAN требуют именно высокоскоростной LPDDR5X для минимизации задержек.

Вычислительные ускорители и сетевая подсистема

Каждый узел QuantaEdge EGN77C-2U оснащается графическим ускорителем NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell, построенным на новейшей архитектуре с поддержкой тензорных ядер 5-го поколения и трассировки лучей в реальном времени. В контексте AI-RAN этот GPU выполняет не графические, а вычислительные задачи: инференс моделей ИИ для адаптивного управления радиоресурсами, предиктивной аналитики нагрузки и оптимизации спектра.

Сетевая подсистема реализована на базе адаптеров NVIDIA ConnectX-8 Ethernet SuperNIC, обеспечивающих:

• 16 портов 25GbE для подключения радиооборудования и распределённых узлов DU;
• 2 порта 400GbE для магистрального соединения с ядром сети и облачными платформами;
• Аппаратную поддержку DPDK, SR-IOV и точной синхронизации времени (PTP) для соответствия требованиям 3GPP.

Подобная конфигурация сетевых интерфейсов характерна и для решений в категории сетевое оборудование премиум-класса, где важны не только скорость, но и детерминированная задержка, поддержка сетевой виртуализации и защита от перегрузок.

Программный стек: синергия NVIDIA AI Aerial и Nokia anyRAN

Аппаратная платформа — лишь половина уравнения. Для реализации преимуществ AI-RAN необходима глубокая интеграция с программным обеспечением. QuantaEdge EGN77C-2U сертифицирован для работы с платформой NVIDIA AI Aerial и решением Nokia anyRAN, что создаёт единую среду для разработки, развёртывания и управления виртуализированными функциями радиодоступа (vRAN).

NVIDIA AI Aerial предоставляет библиотеки предварительно обученных моделей ИИ для задач:

• Прогнозирования пиковой нагрузки и динамического перераспределения ресурсов;
• Обнаружения аномалий и автоматического восстановления после сбоев;
• Оптимизации формирования луча (beamforming) в массивных MIMO-антеннах.

Nokia anyRAN, в свою очередь, обеспечивает совместимость с оборудованием разных вендоров и поддержку открытых интерфейсов (O-RAN), позволяя операторам избегать вендор-локина и гибко комбинировать компоненты. При интеграции с существующей инфраструктурой важно учитывать совместимость с системами хранения: для буферизации данных и работы с метамоделями ИИ могут потребоваться высокопроизводительные системы хранения с поддержкой NVMe-over-Fabrics.

Преимущества AI-RAN для операторов связи

Переход на архитектуры, изначально спроектированные с учётом ИИ, даёт телеком-компаниям качественно новые возможности:

Параметр	Традиционный RAN	AI-RAN на базе QuantaEdge
Задержка обработки сигнала	5–10 мс	<1 мс
Энергоэффективность	Базовая оптимизация	Адаптивное управление питанием через ИИ
Масштабируемость	Вертикальное (добавление железа)	Горизонтальное + программное (оркестрация)
Поддержка новых сервисов	Требует замены оборудования	Развёртывание через контейнеры/микросервисы

Алгоритмы машинного обучения позволяют сети «самообучаться» на основе реального трафика: предсказывать пиковые часы, перераспределять спектр между пользователями, автоматически настраивать параметры антенн. Это снижает операционные расходы и повышает качество обслуживания (QoS) даже в условиях перегрузки.

Для инженерных команд, планирующих пилотные внедрения, важно иметь доступ к качественным комплектующим для быстрой сборки тестовых стендов и прототипов. Совместимость с отраслевыми стандартами упрощает интеграцию и снижает риски при переходе на новую архитектуру.

Практические шаги по внедрению AI-RAN инфраструктуры

Важно: на этапе пилота рекомендуется привлекать инженеров с опытом работы с Arm-архитектурой и виртуализацией сетевых функций. При необходимости можно обратиться за консультацией к специалистам через контакты профильных интеграторов.

Сравнение с альтернативными платформами для vRAN

При выборе сервера для AI-RAN операторы часто сравнивают несколько вендорских решений. QuantaEdge EGN77C-2U выделяется на фоне аналогов благодаря:

• Нативной поддержке архитектуры Grace, оптимизированной под сетевые и ИИ-нагрузки;
• Интеграции с экосистемой NVIDIA (CUDA, DOCA, AI Enterprise), что ускоряет разработку;
• Компактности 2U2N, позволяющей размещать больше вычислительных узлов в ограниченной площади ЦОД;
• Открытой совместимости с O-RAN и anyRAN, снижающей зависимость от одного поставщика.

Для организаций, рассматривающих гибридные сценарии (например, сочетание AI-RAN с классическими задачами виртуализации), актуальны также tower-серверы с аналогичной поддержкой ускорителей, однако для телеком-инфраструктуры предпочтительнее именно rack-формат с высокой плотностью и централизованным управлением.

Перспективы развития: от 5G к 6G через AI-native архитектуру

QuantaEdge EGN77C-2U — не просто решение для сегодняшнего дня, а инвестиция в будущее. Архитектура, изначально спроектированная с учётом ИИ, закладывает фундамент для сетей 6G, где ожидаются:

• Скорости передачи данных до 1 Тбит/с;
• Задержки менее 0,1 мс для тактильного интернета;
• Интеграция с квантовыми сенсорами и нейроморфными вычислениями.

Программно-определяемый подход позволяет обновлять функционал сети «по воздуху» — без замены «железа». Это критически важно в условиях быстрого технологического цикла: то, что сегодня считается инновацией, завтра может стать стандартом. Платформы вроде QuantaEdge обеспечивают необходимую гибкость для эволюции, а не революции.

Часто задаваемые вопросы

Внедрение AI-RAN — это не просто технологическое обновление, а стратегический шаг к созданию самооптимизирующихся сетей будущего. Сервер QuantaEdge EGN77C-2U от QCT, построенный на базе NVIDIA Grace и Blackwell, предлагает телеком-операторам готовую платформу для этого перехода: высокую производительность, энергоэффективность и программную гибкость. При грамотной интеграции с существующей инфраструктурой и использованием открытых стандартов такое решение способно стать основой для конкурентного преимущества в эпоху 6G.