הבנת תפקידם של קודים LDPC ב 5G NR

קודים נמוכים של נאמנות (LDPC) אומץ כתוכנית הקידוד של ערוץ עבור ערוצי נתונים ב-5G רדיו חדש (NR), החלפת קודים טורבו המשמש ב- 4G LTE. המעבר הזה היה מונע על ידי ביצועי השגיאה העליונה של קודים LDPC ב- 5G סטנדרטים הנדסיים גבוהים ומקבילותם הטבוע, אשר מאפשר שימוש גבוה באמצעות קידוד 2) עבור 5GG3 (G) ל-D) שיפור של 3G3G (ב-D) של יעילות מוגבלת של גרף 3G) ו-B3G) ו- 2.

אתגרים מרכזיים ב-LDPC Decoder

1. מורכבות ומשאבים Utilization

LDPC Decoding מבוצעת בדרך כלל באמצעות אלגוריתמים של העברת הודעות, לרוב האלגוריתם של תזמון האמונה (BP) של כל אחד מהם דורש עדכון צמתים (CN) ונקודות משתנה (VN) על ידי החלפת הודעות תזמון מקסימליות לאורך הקצוות של גרף סיליקון (Runclement) עבור קודים סטנדרטיים גדולים יותר עבור מספר רב של מגבלות של נתונים פיזיים (N) עבור קופות חומרים כימיים גדולים יותר.

אתגר משאבים נוסף נובע מהדיוק של הודעות פנימיות. pating-point ⁇ הוא לא מעשי עבור חומרה בעלת כוח נמוך; במקום זאת, ייצוגים קבועים עם 4-8 ביטים להודעה הם נפוצים.עם זאת, צמצום שגיאות הגדלה bit-width amplifing שגיאות, פוטנציאל degrading שגיאות תיקון שגיאות.

2. Power Contion

יעילות כוח היא ככל הנראה המגביל הקריטי ביותר עבור ציוד משתמש של 5G (UE) LDPC decoders, על ידי הטבע הרציני שלהם, לצרוך פרופורציה אנרגיה למספר ההסרות ופעילות המעבר ביחידות עיבוד וזיכרון. a Defcoder טיפוסי עשוי לדרוש 10-20 כדי לתכנס ביחסי אות נמוך לרעש (NRS) במהלך שיא באמצעות ניתוח, decoder של כוח יכול לשלוט על ידי מעבד כוח.

פיזור כוח דינמי נשלט על ידי גישה לזיכרון, כפי הודעות קוראות ונכתבות לבנקים SRAM כל הנפקת כוח זיכרון דורש טכניקות כגון שעון gating, לקרוא / לשכת דיכוי מוקדם מתכנסים צמתים, וספריות מרובות-Vt עבור תאים נמוכים-leakage כוח, בעוד קטן יותר בצומת מתקדם (7nm ומתחת), הופך משמעותי יותר במהלך תקופות צמצם של 5 שעות (לא ניתן להשתמש בחזקת זמן).

יתר על כן, האלגוריתם עצמו משפיע על כוח.אלגוריתם המוצר (SPA) מציע את הביצועים הטובים ביותר אבל כרוך פונקציות היפרבוליות יקרות חישוביות.רוב יישומי חומרה משתמשים בנספח (MS) או בגרסאות שלה (החליפה של מינוס, אלגוריתם רגיל) כדי להחליף עדכונים עם פעולות פשוטות יותר משווה ואלקטרוניקה.

3.באמצעות לוח ועוצמה

5G NR מטרות שיא של 20 Gbps עבור downlink ו 10 Gbps עבור uplink. כדי להשיג את זה באמצעות חישוב, קוד LDPC חייב לעבד בלוק קוד חדש כל כמה מאות ננו שניות. Latency, במיוחד עבור תקשורת נמוכה אולטרה-מישירה (URC), חייב להיות קודקוד על סדר של עשרות מיקרו-שניות אלה דרישות סותרות - גבוה באמצעות דרישות חריפות נמוכה על ידי קיבולת נמוכה על פני קיבולת נמוכה.

באמצעות חישוב ניתן להגדיל על ידי עיבוד מספר רב של מסלולים באופנה מרופדת, אבל צינורות מציגה רוחב מעל הראש שווה למספר של שלבי צינור פעמים תקופת השעון.בקודים מקבילים, הנתיב הקריטי לעתים קרובות שוכן ברשת החיתוך של 384 נקודות מבט לאחור על ידי הסרת מספר מקבילות ו- VNUs. כמו גודל הקוד גדל, חיבורים ארוכים גורמים לעיכובים כי הגבלת זמן בין אם כי ניתן להפחית את התדירות גבוהה של 5 קביעות:

זיכרון וסגינג

LDPC decoders הם זיכרון-על-ידי כל איטרציה דורשת אחסון של ערוץ LLRs, הודעות VN-to-CN, הודעות CN-to-VN, ולעתים ערכים כרזות. עבור חסימה של אורכו של אורכו של יחידות משמרות קריטיות ו- 0NNFLT:1= 26144 ביטים (מקסימום עבור BG1) ו- 8-bit, דרישות הזיכרון עולה על פני שטח אחסון רחב יותר עבור כל אחד של תאים פנימיים של תאים).

גמישות ותמיכה רב-סטרוארד

מכשירים 5G חייבים לתמוך במגוון רחב של שערי קוד (מ 1/3 עד 8/9) וחסימת גדלים באמצעות גירסאות התאמה ו אדמוניות (RV) עבור בקשה אוטומטית היברידית חוזרת (HARQ) החומרה הפעוט חייבת להכיל גורמים שונים וגרפים בסיס ללא אובדן ביצועים משמעותי. Reuring לוח הזמנים decoding (שכבת מול מעצבים מוצפו) או מספר של אמצעי האחסון על זבוב נדרש גם כדי להתאים תנאים לקצבים שונים לקצבה של תפקוד (S) עם דרישות טיפול זמניות במידת הצורך באופן חלקי (S) לטמפרטורה (כלומר, כלומר, כלומר, כלומר, כלומר, לעתים קרובות, כלומר, כלומר, טיפול בתדירות גבוהה יותר, בתנאי עיבוד תדירות, טיפול בתדירות גבוהה יותר, כלומר, טיפול בתדירות גבוהה יותר, בתנאי עיבוד של לוח הזמנים של לוח זמנים של תבניות אחסון (מתקני איכות (מתקני אבטחה (מתקני אבטחה (מתקני אבטחה) או מספר התקנים (מתקני אבטחה) או מספר התקנים (מתקני אבטחה (מתקני אבטחה (מתקני אבטחה) או מספר התקנים (מתקני אחסון (מתקני אבטחה) או מספר התקנים (מתקני אבטחה) או מספר הפחתת מורכבות במידת הצורך, לעומת מעצבים) או מספר הפחתת מורכבות במידת הצורך, לעתים קרובות, לעומת מעצבים) או מספר התקנים

אסטרטגיות לOvercome Hardware Challenges

1. מקבילים ואדריכלות ממומשת

הבחירה של לוח הזמנים של קידוד יש השפעה עמוקה על יעילות חומרה.מ עדכונים תזמון מבולבל כל צמתים בו זמנית, למקסם מקבילות אבל דורש כפל-הפצה של הודעות ומובילה רוחב פס זיכרון גבוה (נקרא גם חתירה או תזמון אנכי) תהליכים אחד של מטריקס בדיקה מרחוק בזמן, המאפשר שימוש מיידי של הודעות והתכנסות מהירה יותר (נקרא גם נחיתות 5Gingsenting) של כוח מודרני מאוד.

מבחינה ארכיטקטונית, התואר של המקבילות חייב להתאים את המבנה של הקוד. עבור קודים LDPC quasi-cyclic, גישה נפוצה היא מיידית יחידות עיבוד Z (CNUs ו- VNUs) ולהשתמש ברשת שינוי כדי להתאים הודעות על פי השינויים המחזוריים המפורטים במטריקס הבסיס.על ידי עיבוד Z בשכבות (מקבילות מקבילות), ה-coder יכול לפעול באמצעות מקבילה גבוהה יותר.

(במסגרת כל יחידת עיבוד יש גם צורך לעמוד בסגירה תזמון.לדוגמה, ל- CNU יש צינור תלת-שלבי: לקרוא הודעות, ערכי מינימום מותאמים, ולכתוב תוצאות.ה עומק הצינור חייב להיות אחראי על התזמון כדי למנוע סכנות נתונים. inשכבות מחוסמות, עיבוד של שכבות רצופות ניתן חופפות אם מבנה הזיכרון מאפשר קריאה במקביל וכתוב את אותה הכתובת הידועה - כמו:2Fvfont:

2.אלגורימית ואריתמטית אופטימיזציה

קבוע סטלוסיה היא סטנדרטית, אבל בחירה זהירה של קוונטיזציה היא חיונית.עיצובים רבים משתמשים 6-8 ביטים עבור LLRs ו 4-6 ביטים עבור הודעות פנימיות. אלגוריתם המילניום וגזרותיו (החלומים הראשונים, מינומטר רגיל) הם כמעט אוניברסליים בשל המורכבות הנמוכה שלהם.

טכניקות סיום מוקדמות מפסיקות לפענוח כאשר קודמה בתוקף מזוהה (באמצעות בדיקת תסמונת) או כאשר המסרים התכנסו.זה מקטין את הכוח הממוצע ואת הסבלנות, במיוחד ב-SNR גבוה שבו רק אחד או שניים עשויים להספיק.הלוגיקה לבדוק את התסמונת יש לשלב בזהירות כדי להימנע מהוספת נתיב קריטי ארוך.

אופטימיזציה נוספת היא השימוש בגישות (FLT:0) עצמית, אשר דכאו מסרים לא אמינים לשיפור ההתכנסות ולהפחית את מספר ההסרות.

טכניקות ניהול כוח

מתח דינמי ותדירות הסקאלה (DVFS) מאפשר לקודד לפעול בתדר מתח נמוך יותר ושעון כאשר המכשיר אינו בשיא דרך לוח, צמצום דרמטי של כוח דינמי.מכיוון שמבנה המסגרת 5G NR כולל חריצים עם שערי נתונים משתנים, הפעוט יכול להיות לשים לתוך מצב כוח נמוך במהלך סמלים idle.

בתוך הפעוט, שעון גלימת מוחל ברמת יחידת העיבוד: כאשר בדיקת node או node משתנה לסיים עדכון, השעון שלו יכול להיות מוגבל לשארית ההצתה. בדומה, בנקים זיכרון שאינם נגישים ניתן לשים לתוך מצב שינה באמצעות שמירה על כוח הגלום. in an nodes מתקדמות, גיזום כוח מחוספס בקלות יכול להפחית את הדליפה על ידי 90% באזורים idle.

זיכרון Reuse ו-Compression

זיכרון הוא תורם דומיננטי לשני האזור והכוח. Compressing ייצוג מטריקס של parity-check יכול להפחית את דרישות האחסון. עבור קודים quasi-cyclic, רק ערכי השינוי המחזוריים צריכים להיות מאוחסנים, לא את הממטריקס המלא, לחסוך שטח ROM משמעותי. עבור הודעות node המשתנה, קוונטית מצטברת אחסון דלטה יכול להפחית את מספר ה bits להודעה על ידי 1-2 ביצועים לא ניתן להחליק.

לוח הזמנים הפגום השכבתי מקטין באופן חד-משמעי את דרישות הזיכרון, כי רק ערך של שכבה אחת של הודעות CN-to-VN צריך להיות מאוחסן בכל עת, בניגוד לתזמון המוצף הדורש אחסון לכל קצוות. בשילוב עם עדכונים במקום של זיכרון כרזות של LLR, מקודדים מעוקלים בדרך כלל זקוקים ל-50% פחות זיכרון מאשר קוד זדוניים מוצפים.

עיצובים רבים-מונים ו- Multi-Mode

כדי לתמוך בטווח המלא של פרמטרים קוד 5G, מעצבים לעתים קרובות ליישם ארכיטקטורה ניתנת להגדרה שבו בחירת גרף הבסיס, הרמת הגורם, ומספר של הגרסאות ניתן לתכנת באמצעות רישום בקרה.יחידות העיבוד נועדו לטפל בגודל ה- Sub-block המקסימלי (Z=384), ועבור Z קטן יותר, יחידות לא בשימוש הן מוגבלות.

כמה עיצובים מתקדמים משלבים קוד רב-מודל שיכול להתמודד עם קודים LDPC וקוטב (שימוש בערוצי בקרה ב-5G) זה שימוש חוזר של יחידות ⁇ חוסך שטח אבל מוסיף מורכבות בתזמון ושליטה. עבור שבבים UE רגישים בעלות, שילוב כזה הופך נפוץ.

אלגורית'מים מתקדמים וההשלכות הקשות שלהם

בעוד מודול סטנדרטי של כורים הוא מספיק עבור תרחישים רבים, החוקרים ממשיכים לפתח אלגוריתמים משופרים המציעים ביצועים טובים יותר של ביצועים מורכבים מסחר- offs. Multi-bit Offset תוכניות sum באופן דינמי להתאים את ההתחלה המבוססת על תנאי ערוצים, הדורשים שולחן חיפוש קטן.

יישום קשיח של אלגוריתמים אלה חייב להיות מוערך בזהירות עבור נתיב קריטי וכוח.למשל, הוספת מכפיל עבור קנה מידה ב מינוס רגיל מינוס עשוי להכפיל את האזור של CNU בהשוואה ליחידה פשוטה של Min-sum. היתרונות בהפחתה של ההסרה חייב לעלות על העלות החומרה. עיצובים מסחריים רבים עם מנטה Minsum עקב המסחר הנוח שלה.

מגמות עתידיות ומעבר ל-5G

כמו 3GPP מתפתח לקראת 5G-- מתקדם ו- 6G, הדרישות של קודקודים LDPC יגדלו. רוחב פס גבוה יותר (mmWave, תת-THz) ומקרים חדשים של שימוש כמו חישה משולבת ותקשורת ידרוש מקודדים עם 100 Gbps. Achieving שיעורים כאלה צפוי לדחוף אדריכלות מקבילה מלאה עבור קודים קטנים יותר ושכבות מותאמות גבוהה עבור קודים מתקדמים יותר - אם כי הם עדיין חומרים ניידים - אם כי הם עדיין מעודכנים.

מגמה נוספת היא השימוש של זרמי עיצוב אוטומטיים מאוד: סינתזה ברמה גבוהה (HLS) מ- C++ מודלים מאפשר מחקר מהיר יותר של עסקאות אדריכליות.עם זאת, RTL מותנה עדיין שולט עיצובי ייצור עבור יעילות מקסימלית. אנו יכולים לצפות שילוב נוסף של ליבות IP LDPC coder מיוחדות עם מצע רך עבור גמישות.

לבסוף, אימוץ קודים LDPC מעבר ל-5G, כגון תקשורת לווינית ורשתות חלל עמוקות, ימשיך להניע חידושים בעוצמה נמוכה, באמצעות יישום קודקוד גבוה.

מסקנה

יישום קודקודים LDPC עבור מכשירים 5G הוא אתגר רב פנים הדורש תכנון זהיר של אלגוריתמים וחומרה. מורכבות, כוח, דרךput, זיכרון, וגמישות כל אינטראקציה בחלל עיצוב מוגבל.באמצעות השימוש של decoding שכבתי, אופטימיזציה של אופטימיזציה, ניהול חשמל מתקדם, והנתונים הניתנים להגדרה מחדש, מהנדסים פיתחו דקודמים העונים שעומדים ביעדים של מערכות הפעלה אלחוטיות של מערכות מחשוב יעילות וטכנולוגיות של מערכות תקשורת אלחוטיות, כמו גם כן, כמו גם כן, כמו גם כן, כמו גם כן, כמו גם שיטות תקשורת אלחוטיות, כמו גם שיטות תקשורת אלחוטיות, מחשוב אלחוטיות, אשר יהיו מבוססות יותר ויותר יעילות, כמו גם כן, כמו גם כן, מחשוב אלחוטיות, מחשוב אלחוטיות, מבטיחות, מחשוב אלחוטיות, והשגת מידע מתקדמות יותר ויותר, והשגת נתונים אופטיות, והתאמה יעילה יותר ויותר, והתאמה יעילה יותר ויותר, והתאמה יעילה, והתאמה יעילה, והתאמה יעילה, והנתונים אופטית, והתאמה יעילה, והנתונים , והנתונים , והתאמה יעילה יותר ויותר, והנתונים , והנתונים , והנתונים , , והנתונים , , , תקנים, , , , , והנתונים ,

לקריאה נוספת על תקן 5G LDPC, מתייחס למפרט 3GPP (FLT:0TS 38.21203FLT:1; סקר מפורט של ארכיטקטורות קודקוד LDPC ניתן למצוא ב- FLT:2 זה IEEEFIRFLT 3: 38.2121203).