차세대 무선 네트워크에서 AI와 디지털 트윈의 역할
차세대 무선 네트워크의 핵심 기술과 이를 구현하기 위한 도구들 중 최근 떠오르는 오픈소스로 Sionna가 떠오르고 있다.
최근 NVIDIA에서 Sionna와 관련된 몇 가지 세미나와 튜토리얼을 제공하고 있는데,
유튜브에 관련 세미나 중 NVIDIA의 방향성에 대해 잘 보여주는 영상이 있어 이를 정리하고자 한다.
https://www.youtube.com/watch?v=8OH8m5hyC90
영상에서는 최근 공개된 Sionna Research Kit를 중심으로,
AI 기반 무선 통신 시스템을 어떻게 연구하고 실험할 수 있는지 소개한다.
전반부에는 Sionna Research Kit의 개념과 구성 요소를 살펴보고,
후반부에는 NVIDIA의 연구 방향과 NVIDIA 연구실에서 공개한 관련 내용을 함께 다룬다.
특히 신경망 수신기(Neural Receiver)가 무엇인지,
그리고 이를 Sionna Research Kit에 어떻게 적용할 수 있는지 잘 설명하고 있다.
나아가 실제 하드웨어와 연결된 소형 수신기를 활용해 완전한 E2E 무선 통신 시스템을 어떻게 실행할 수 있는지도 논의한다.
왜 AI와 디지털 트윈이 필요한가?
무선 통신에서 인공지능과 디지털 트윈은 어떤 역할을 할 수 있을까?
이를 이해하기 위해 먼저 범용 프로세서가 어떻게 발전해왔는지 살펴볼 필요가 있다.
오랫동안 반도체 산업은 무어의 법칙(Moore’s Law)에 따라 성장해왔다.
더 많은 트랜지스터를 하나의 칩에 집적할 수 있게 되면서, 동일한 비용으로 더 높은 성능을 얻을 수 있었다.
하지만 이제 우리는 무어의 법칙이 이전만큼 유효하지 않은 시점에 도달하고 있다.
트랜지스터 수는 계속 증가하고 있지만, 그에 비례해 비용이 낮아지지는 않는다.
즉, 단순히 더 많은 트랜지스터를 집적하는 방식만으로는 성능 향상과 비용 절감을 동시에 달성하기 어려워지고 있다.
이 문제를 해결하기 위한 한 가지 방향은 도메인 특화 하드웨어 가속기다. 대표적인 예가 Tensor Core와 AI 가속기다.
특정 연산에 최적화된 하드웨어를 사용함으로써 범용 프로세서만으로는 얻기 어려운 성능과 효율을 달성할 수 있다.
무선 네트워크도 한계에 가까워지고 있다
무선 통신에서도 비슷한 흐름이 나타나고 있다.
현대 무선 네트워크는 이미 섀넌 한계(Shannon Limit)에 상당히 가까워지고 있다.
물론 시스템 수준에서 아직 개선할 여지는 남아 있지만,
더 높은 스펙트럼 효율과 성능을 얻기 위해 필요한 비용과 복잡도는 점점 더 커지고 있다.
이 복잡도는 여러 측면에서 나타난다.
미래 통신 표준 자체의 복잡도, 계산 복잡도, 시스템 설계와 검증에 필요한 엔지니어링 복잡도가 모두 증가하고 있다.
따라서 기존처럼 사람이 직접 설계하고, 튜닝하고, 최적화하는 방식만으로는 차세대 네트워크의 요구사항을 만족하기 어렵다.
결국 차세대 무선 네트워크는 특정 환경과 애플리케이션에 맞춰 자율적으로 최적화되고 적응할 수 있는 구조를 가져야 한다.
소프트웨어 정의 네트워크, 머신러닝, 디지털 트윈
이를 가능하게 하려면 몇 가지 핵심 요소가 필요하다.
먼저 소프트웨어 정의 무선 액세스 네트워크(Software-Defined Radio Access Network)가 필요하다.
네트워크가 소프트웨어적으로 유연하게 구성될 수 있어야만,
특정 환경과 요구사항에 맞춰 시스템을 동적으로 조정할 수 있기 때문이다.
다음으로 머신러닝이 필요하다.
기존의 수동 최적화 방식은 대규모 네트워크 환경에서 확장되기 어렵다.
수백만 개의 기지국을 사람이 일일이 설정하고 최적화하는 것은 현실적으로 불가능하다.
따라서 네트워크가 스스로 상태를 관찰하고, 학습하고, 최적의 동작 방식을 찾아가는 자동화된 접근이 필요하다.
마지막으로 디지털 트윈(Digital Twin)이 필요하다.
머신러닝 알고리즘을 실제 네트워크에 바로 배포하는 것은 위험할 수 있다.
실제 환경과 유사한 가상 네트워크 환경에서 알고리즘을 먼저 학습하고 검증할 수 있어야 한다.
디지털 트윈은 이러한 실험과 검증을 가능하게 하는 핵심 인프라다.
즉, 차세대 무선 네트워크는 단순히 더 빠른 통신 속도를 제공하는 것을 넘어,
환경과 서비스 요구사항에 따라 스스로 최적화되는 지능형 시스템으로 발전해야 한다.
이를 위해 AI, 소프트웨어 정의 네트워크, 그리고 디지털 트윈은 서로 결합되어야 하며,
Sionna Research Kit는 이러한 방향을 실험하고 검증하기 위한 중요한 연구 도구가 될 수 있다.
무선 통신용 AI는 일반적인 AI와 무엇이 다른가?
무선 통신에서 AI를 활용한다고 하면, 많은 사람들은 먼저 대규모 언어 모델을 떠올린다.
예를 들어 챗봇은 수십억 개 이상의 파라미터를 가진 모델을 기반으로 동작하며,
일반적인 응답에도 수 초 정도의 시간이 걸릴 수 있다.
더 복잡한 추론이나 심층 분석이 필요한 경우에는 종단간 지연 시간이 수 분에 달하기도 한다.
이러한 지연 시간은 문서 분석, 코드 생성, 연구 보조와 같은 애플리케이션에서는 큰 문제가 되지 않는다.
사용자가 결과를 기다릴 수 있고, 정확도와 추론 품질이 지연 시간보다 더 중요한 경우가 많기 때문이다.
하지만 Physical AI의 경우 상황이 달라진다.
자율주행 자동차나 자율 로봇처럼 물리적 환경과 상호작용하는 시스템은 폐루프(closed-loop) 방식으로 동작한다.
즉, 주변 환경을 인식하고, 판단하고, 행동한 뒤 다시 환경 변화를 관찰하는 과정이 반복된다.
이러한 시스템에서는 응답 시간이 수십 밀리초에서 수백 밀리초 수준으로 제한된다.
AI-native RAN에서는 지연 시간 요구사항이 이보다 훨씬 더 엄격하다.
특히 물리 계층(Physical Layer)에서는 1ms 미만의 응답 시간이 필요할 수 있다.
MAC 계층에서는 수 ms 수준의 응답 시간이 허용될 수 있지만, 이 역시 일반적인 AI Application과 비교하면 매우 짧다.
따라서 AI-native RAN을 구현하는 것은 단순히 신경망 모델을 설계하는 문제에 그치지 않는다.
소프트웨어, 하드웨어 플랫폼, 네트워크 가속, 그리고 엔지니어링 방법론이 모두 함께 고려되어야 한다.
작은 신경망을 어떻게 효율적으로 가속할 것인지, 이를 어떤 하드웨어에서 실행할 것인지, 그리고 연구자가 이를 어떻게 설계하고 검증할 수 있을지가 모두 중요한 과제가 된다.
영상 후반부에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 도구로 Sionna Research Kit를 소개한다.
NVIDIA는 AI-native 무선 통신 연구를 위해 하드웨어, 소프트웨어, 코드, 설계 도구를 함께 제공하고 있으며,
Sionna는 그 중심에 있는 핵심 소프트웨어 프레임워크다.
Sionna: 통신 시스템 연구를 위한 GPU 가속 오픈소스 라이브러리
AI-native 무선 통신 시스템을 연구하기 위해서는 하드웨어와 소프트웨어를 모두 이해해야 한다.
또한 연구자와 엔지니어가 차세대 무선 프로토타입을 직접 설계하고 실험할 수 있도록, 적절한 도구와 튜토리얼, 그리고 설계 예제가 필요하다.
NVIDIA가 개발한 Sionna는 이러한 목적을 위해 만들어진 오픈소스 라이브러리다.
Sionna는 원래 무선 통신 연구를 위한 링크 레벨 시뮬레이터(link-level simulator)로 시작했다.
즉, 송신기와 수신기 사이의 물리 계층 동작을 모델링하고,
다양한 통신 알고리즘의 성능을 GPU 기반으로 빠르게 평가할 수 있는 도구다.
Sionna의 가장 중요한 특징은 미분 가능성(differentiability)이다.
Sionna의 주요 연산은 TensorFlow를 기반으로 구현되어 있으며,
따라서 통신 시스템의 여러 블록을 신경망 학습 과정에 자연스럽게 포함할 수 있다.
이는 기존 통신 시스템 시뮬레이터와 구별되는 중요한 차별점이다.
예를 들어 Sionna에서는 Encoder, Mapping, Channel Model, Demapper, Decoder와 같은 통신 시스템의 기본 구성 요소를 Block 형태로 조합할 수 있다.
연구자는 이러한 블록들을 연결해 복잡한 송수신 시스템을 구성하거나,
특정 Block을 직접 구현한 사용자 정의 함수로 대체할 수 있다.
만약 새로운 Decoder 알고리즘을 연구하고 있다면, 기존 디코더 블록만 자신이 설계한 블록으로 교체하면 된다.
이후 전체 Link level Simulation을 통해 해당 알고리즘이 시스템 성능에 어떤 영향을 주는지 평가할 수 있다.
Sionna가 TensorFlow 기반으로 작성되어 있다는 점은 또 다른 장점을 제공하는데, TensorFlow의 자동 미분 기능을 이용하면,
통신 시스템 내부의 특정 Block을 Neural Network로 대체하고 이를 종단간 학습할 수 있다.
예를 들어 기존의 Demapper Block을 제거하고 Neural Network 기반 Demapper로 대체한 뒤,
일반적인 Neural Network 학습과 유사한 방식으로 해당 Block을 학습시킬 수 있다.
이처럼 Sionna는 전통적인 통신 시스템 설계와 머신러닝 기반 최적화를 하나의 프레임워크 안에서 연결해준다.
Sionna PHY, Sionna RT, Sionna SYS
Sionna 생태계는 여러 모듈로 구성되어 있다. 대표적으로 Sionna PHY, Sionna RT, Sionna SYS가 있다.
Sionna PHY는 링크 레벨 시뮬레이션을 위한 모듈이다.
물리 계층 송수신 체인을 구성하고, 채널 코딩, 변조, MIMO, OFDM, 수신기 알고리즘 등을 실험하는 데 사용된다.
AI 기반 수신기나 신경망 기반 디매퍼와 같은 연구도 이 영역에서 수행할 수 있다.
Sionna RT는 Ray Tracing 기반 전파 시뮬레이션 모듈이다.
3D 환경을 불러온 뒤, ray tracing 기법을 사용해 해당 환경에서의 RF 전파 특성을 물리적으로 시뮬레이션할 수 있다.
이를 통해 건물, 장애물, 반사, 회절, 산란 등이 무선 채널에 미치는 영향을 보다 현실적으로 모델링할 수 있다.
나아가 Sionna SYS는 시스템 레벨 시뮬레이션을 위한 모듈이다.
물리 계층 추상화(physical layer abstraction)를 바탕으로, 링크 적응 알고리즘이나 상위 계층의 시스템 동작을 분석할 수 있다.
이를 활용하면 단일 링크 수준을 넘어, 네트워크 전체 관점에서 알고리즘의 성능을 평가할 수 있다.
이러한 모듈들은 모두 AI-native 무선 네트워크 연구를 위한 기반 도구로 활용될 수 있다.
Sionna는 오픈소스이며, 다양한 튜토리얼과 예제를 통해 연구자들이 직접 실험하고 프로토타입을 제작할 수 있도록 지원한다.
즉, Sionna는 단순한 통신 시뮬레이터가 아니라, AI 기반 무선 통신 시스템을 설계하고 검증하기 위한 연구 플랫폼이다.
링크 레벨에서 시작해 ray tracing 기반 채널 모델링, 시스템 레벨 시뮬레이션까지 확장되면서,
차세대 AI-native RAN을 실험하기 위한 중요한 기반을 제공한다.
Sionna Research Kit : 시뮬레이션을 넘어 실제 프로토타입으로
지금까지 살펴본 Sionna의 구성 요소들은 연구자가 관심 있는 통신 시스템 블록을 대체하거나 확장하기 위한 일종의 Blueprint로 활용될 수 있다.
예를 들어 기존 디매퍼를 신경망 기반 디매퍼로 바꾸거나, 새로운 수신기 알고리즘을 삽입해 전체 링크 성능을 평가할 수 있다.
다만 여기까지의 과정은 기본적으로 시뮬레이션 기반 연구에 해당한다.
새로운 알고리즘을 개발할 때 시뮬레이션은 당연히 첫 번째 단계다.
시뮬레이션 환경에서는 다양한 조건을 빠르게 반복 실험할 수 있고, 알고리즘의 가능성을 비교적 안전하게 검증할 수 있다.
하지만 어느 시점이 되면 아이디어를 실제 시스템 위에서 구현해야 한다.
특히 AI-native RAN이나 Neural Receiver와 같은 기술은 단순 시뮬레이션에서 좋은 성능을 보이는 것만으로는 충분하지 않다.
실제 RF 하드웨어, 실제 채널, 실제 사용자 장비와 연결되었을 때도 동작해야 한다.
앞서 언급했듯이, 실시간 무선 시스템에서 Neural Network를 실행하는 것은 매우 어려운 문제다.
물리 계층에서는 1ms 미만의 지연 시간이 요구될 수 있고, MAC 계층에서도 수 ms 단위의 빠른 응답이 필요하다.
또한 연구하고자 하는 시나리오에 따라 실제 데이터를 확보하고, 이를 바탕으로 모델을 학습시키는 과정 역시 쉽지 않다.
이러한 간극을 메우기 위해 등장한 도구가 Sionna Research Kit다.
Sionna Research Kit: 연구 아이디어를 실제 시스템으로 연결하는 도구
Sionna Research Kit는 시뮬레이션에서 검증한 아이디어를 실제 RF 환경에서 실험할 수 있도록 설계된 오픈소스 소프트웨어 스택이다. 핵심 목표는 연구자가 Sionna에서 개발하고 학습한 알고리즘을 실제 하드웨어 기반 테스트베드에 배포하고, end-to-end 무선 시스템으로 검증할 수 있게 하는 것이다.
이 키트는 DGX Spark에서 동작하도록 구성되어 있다.
DGX Spark는 소형 폼팩터의 고성능 AI 컴퓨팅 플랫폼으로,
연구실 규모에서도 AI-native 무선 통신 실험을 수행할 수 있도록 돕는다.
여기에 실제 RF 하드웨어와 소프트웨어 정의 무선 장비를 연결해, 시뮬레이션이 아닌 실제 무선 통신 환경을 구성할 수 있다.
Sionna Research Kit의 기반에는 오픈 인터페이스 기반의 무선 프로토콜 스택이 있다.
특히 OpenAirInterface와 같은 오픈소스 5G 스택을 활용하거나 수정하여, 원하는 방식으로 통신 시스템을 구성할 수 있다.
즉, 연구자는 Sionna에서 학습한 신경 수신기와 같은 모델을 실제 환경에 배포하고,
RF 하드웨어와 상용 사용자 장비를 연결해 전체 시스템을 처음부터 끝까지 실행할 수 있다.
예를 들어 USRP와 같은 SDR 장비를 DGX Spark에 연결하고, 케이블 또는 무선 전송을 통해 상용 5G 모뎀이나 사용자 장비와 통신하는 형태의 테스트베드를 구성할 수 있다.
이 과정은 두 가지 측면에서 중요하다.
첫째, 시뮬레이션에서 얻은 연구 아이디어를 실제 프로토타입으로 구현할 수 있다.
둘째, 신경망 모델 학습에 필요한 실제 무선 데이터를 수집할 수 있다.
실제 채널, 실제 RF 손상, 실제 하드웨어 제약이 반영된 데이터를 확보할 수 있다는 점은 AI-native 무선 시스템 연구에서 매우 중요한 의미를 가진다.
실제 RF 테스트베드를 위한 오픈소스 설계도
Sionna Research Kit는 단순한 코드 모음이 아니라, 실제 RF 테스트베드를 구축하기 위한 설계도 역할을 한다.
소프트웨어 스택을 다운로드해 사용할 수 있으며, DGX Spark 기반 환경에서 동작하도록 구성되어 있다.
기본 구성에서는 USRP를 RF 프론트엔드로 사용하지만, 반드시 USRP만 사용해야 하는 것은 아니다.
다른 소프트웨어 정의 라디오 장비로 대체하는 것도 가능하다.
중요한 점은 전체 스택이 오픈소스로 제공되므로, 연구 목적과 보유 장비에 맞게 시스템을 수정하고 재구성할 수 있다는 것이다.
예를 들어 DGX Spark에 SDR 장비를 연결하고, 이를 통해 상용 5G 모뎀과 통신할 수 있다.
또는 OpenAirInterface의 UE 소프트웨어를 사용해 새로운 신호 구조나 파형을 실험할 수도 있다.
이는 초기 6G 프로토타입을 검증하는 데에도 활용될 수 있다.
결국 Sionna Research Kit는 연구자가 소프트웨어로 구현하고 싶은 무선 통신 기능을 실제 RF 환경에서 실험할 수 있게 해주는 플랫폼이다. Neural Receiver, 새로운 mmWave, Link adaptation 알고리즘, AI 기반 수신기 구조 등 다양한 연구 아이디어를 실제 시스템 위에서 검증하는 출발점이 될 수 있다.
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