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公開番号2025016144
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-01-31
出願番号2023119222
出願日2023-07-21
発明の名称制御装置、プログラム、及びシステム
出願人ソフトバンク株式会社
代理人弁理士法人RYUKA国際特許事務所
主分類G06F 9/50 20060101AFI20250124BHJP(計算;計数)
要約【課題】制御装置、プログラム及びシステムを提供する。
【解決手段】制御装置100と、CPUとGPUとを備えるシステムにおいて、制御装置の制御部は、vRANの機能であるvRAN機能をCPUのリソース及びGPUのリソースを用いて実行するvRAN実行部と、vRANの制御に関連するAIの機能であるRAN AI機能を、GPUのリソースを用いて実行するRAN AI実行部と、vRAN実行部及びRAN AI実行部に対するGPUのリソースを割り当てを管理する管理部と、を備える。
【選択図】図6
特許請求の範囲【請求項１】
ｖＲＡＮ（ＶｉｒｔｕａｌＲａｄｉｏＡｃｃｅｓｓＮｅｔｗｏｒｋ）の機能であるｖＲＡＮ機能をＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）のリソース及びＧＰＵ（ＧｒａｐｈｉｃｓＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）のリソースを用いて実行するｖＲＡＮ実行部と、
前記ｖＲＡＮの制御に関連するＡＩの機能であるＲＡＮＡＩ機能を、前記ＧＰＵのリソースを用いて実行するＲＡＮＡＩ実行部と
を備える制御装置。
続きを表示（約 1,300 文字）【請求項２】
前記ｖＲＡＮ実行部及び前記ＲＡＮＡＩ実行部のうち、前記ｖＲＡＮ実行部に対して優先的に前記ＧＰＵのリソースを割り当てるよう管理する管理部
を備える、請求項１に記載の制御装置。
【請求項３】
前記管理部は、前記ｖＲＡＮ実行部が前記ＣＰＵ及び前記ＧＰＵを用いて前記ｖＲＡＮ機能を実行しているときに前記ＧＰＵの処理負荷を監視し、前記ＧＰＵの処理負荷が予め定められた閾値より低くなった場合に、前記ＲＡＮＡＩ実行部に割り当てる前記ＧＰＵのリソースの量を増加する、請求項２に記載の制御装置。
【請求項４】
前記管理部は、前記ｖＲＡＮ実行部の処理負荷が予め定められた閾値よりも高い場合において、前記ｖＲＡＮ実行部による物理層の信号処理の処理負荷が予め定められた閾値よりも高いと判定した場合に前記ｖＲＡＮ実行部に割り当てる前記ＧＰＵのリソースの量を増加し、前記ｖＲＡＮ実行部による、前記ｖＲＡＮにおける移動体通信端末からの接続要求に対する接続処理の処理負荷が予め定められた閾値よりも高いと判定した場合に前記ＲＡＮＡＩ実行部に割り当てる前記ＧＰＵのリソースの量を増加する、請求項２に記載の制御装置。
【請求項５】
前記管理部は、前記ｖＲＡＮ実行部が前記ＣＰＵのリソース及び前記ＧＰＵのリソースを用いて前記ｖＲＡＮ機能を実行しているときに、前記ｖＲＡＮが混雑すると予測された場合に、前記ＲＡＮＡＩ実行部に割り当てる前記ＧＰＵのリソースの量を増加する、請求項２に記載の制御装置。
【請求項６】
前記制御装置は、Ｎｅａｒ－ＲＴＲＩＣ（ＲＡＮＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＣｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）として機能し、
前記ＲＡＮＡＩ実行部は、前記ＧＰＵのリソースを用いて、Ｎｏｎ－ＲＴＲＩＣから取得した学習済モデルを用いた前記ｖＲＡＮの制御に関連する推論処理を実行する、請求項１に記載の制御装置。
【請求項７】
前記ＲＡＮＡＩ実行部は、前記ｖＲＡＮに関連するデータを用いた機械学習を実行することによって前記学習済モデルを更新し、更新した前記学習済モデルを用いた前記推論処理を実行する、請求項６に記載の制御装置。
【請求項８】
前記ｖＲＡＮにアクセスする移動体通信端末に対してサービスを提供する機能であるサービス提供機能を、前記ＧＰＵのリソースを用いて実行するサービス実行部
を備え、
前記管理部は、前記ｖＲＡＮ実行部、前記ＲＡＮＡＩ実行部、及び前記サービス実行部のうち、前記ＧＰＵのリソースを、前記ｖＲＡＮ実行部、前記ＲＡＮＡＩ実行部、前記サービス実行部の順で優先的に割り当てるよう制御する、請求項２に記載の制御装置。
【請求項９】
コンピュータを、請求項１に記載の制御装置として機能させるためのプログラム。
【請求項１０】
請求項１に記載の制御装置と、
前記ＣＰＵと、
前記ＧＰＵと
を備えるシステム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、制御装置、プログラム、及びシステムに関する。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、ＧＰＵ資源を動的に割当及び共有可能なコンテナに基づくＧＰＵ仮想化方法及びシステムについて記載されている。
［先行技術文献］
［特許文献］
［特許文献１］特表２０２０－５３７１９７号公報
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００３】
本発明の一実施態様によれば、制御装置が提供される。前記制御装置は、ｖＲＡＮ（ＶｉｒｔｕａｌＲａｄｉｏＡｃｃｅｓｓＮｅｔｗｏｒｋ）の機能であるｖＲＡＮ機能をＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）のリソース及びＧＰＵ（ＧｒａｐｈｉｃｓＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）のリソースを用いて実行するｖＲＡＮ実行部を備えてよい。前記制御装置は、前記ｖＲＡＮの制御に関連するＡＩ（ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）の機能であるＲＡＮＡＩ機能を、前記ＧＰＵのリソースを用いて実行するＲＡＮＡＩ実行部を備えてよい。
【０００４】
前記制御装置は、前記ｖＲＡＮ実行部及び前記ＲＡＮＡＩ実行部のうち、前記ｖＲＡＮ実行部に対して優先的に前記ＧＰＵのリソースを割り当てるよう制御する管理部を備えてよい。前記制御装置において、前記管理部は、前記ｖＲＡＮ実行部が前記ＣＰＵ及び前記ＧＰＵを用いて前記ｖＲＡＮ機能を実行しているときに前記ＧＰＵの処理負荷を監視し、前記ＧＰＵの処理負荷が予め定められた閾値より低くなった場合に、前記ＲＡＮＡＩ実行部に割り当てる前記ＧＰＵのリソースの量を増加してよい。
【０００５】
前記いずれかの制御装置において、前記管理部は、前記ｖＲＡＮ実行部の処理負荷が予め定められた閾値よりも高い場合において、前記ｖＲＡＮ実行部による物理層の信号処理の処理負荷が予め定められた閾値よりも高いと判定した場合に前記ｖＲＡＮ実行部に割り当てる前記ＧＰＵのリソースの量を増加し、前記ｖＲＡＮ実行部による、前記ｖＲＡＮにおける移動体通信端末からの接続要求に対する接続処理の処理負荷が予め定められた閾値よりも高いと判定した場合に前記ＲＡＮＡＩ実行部に割り当てる前記ＧＰＵのリソースの量を増加してよい。
【０００６】
前記いずれかの制御装置において、前記管理部は、前記ｖＲＡＮ実行部が前記ＣＰＵのリソース及び前記ＧＰＵのリソースを用いて前記ｖＲＡＮ機能を実行しているときに、前記ｖＲＡＮが混雑すると予測された場合に、前記ＲＡＮＡＩ実行部に割り当てる前記ＧＰＵのリソースの量を増加してよい。
【０００７】
前記いずれかの制御装置は、Ｎｅａｒ－ＲＴ（ＲｅａｌＴｉｍｅ）ＲＩＣ（ＲＡＮＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＣｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）として機能してよい。前記制御装置において、前記ＲＡＮＡＩ実行部は、前記ＧＰＵのリソースを用いて、Ｎｏｎ－ＲＴＲＩＣから取得した学習済モデルを用いた前記ＲＡＮの制御に関連する推論処理を実行してよい。前記制御装置において、前記ＲＡＮＡＩ実行部は、前記ｖＲＡＮに関連するデータを用いた機械学習を実行することによって前記学習済みモデルを更新してよい。
【０００８】
前記いずれかの制御装置は、前記ｖＲＡＮにアクセスする移動体通信端末に対してサービスを提供する機能であるサービス提供機能を、前記ＧＰＵを用いて実行するサービス実行部を備えてよい。前記制御装置において、前記管理部は、前記ｖＲＡＮ実行部、前記ＲＡＮＡＩ実行部、及び前記サービス実行部のうち、前記ＧＰＵのリソースを、前記ｖＲＡＮ実行部、前記ＲＡＮＡＩ実行部、前記サービス実行部の順で優先的に割り当てるよう制御してよい。
【０００９】
本発明の一実施態様によれば、プログラムが提供される。前記プログラムは、コンピュータを、前記制御装置として機能させてよい。
【００１０】
本発明の一実施態様によれば、システムが提供される。前記システムは、前記制御装置と、前記ＣＰＵと、前記ＧＰＵとを備えてよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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