SK Telecom : Un pipeline d'IA améliore la qualité du réseau

Les pipelines d'IA réseau accélérés et intégrés utilisent Analytics Zoo, TensorFlow et Apache Spark sur l'architecture Intel®.

Vue d'ensemble :

  • SK Telecom est le plus grand opérateur de téléphonie mobile en Corée. S'appuyant sur sa position dans les services mobiles, la société développe également une présence dans les médias, la sécurité et le commerce.

  • Pour analyser efficacement la quantité massive de données que leur réseau génère, les ingénieurs de SK Telecom et d'Intel ont construit un pipeline d'IA intégré pour prévoir la qualité du réseau. L'ensemble du pipeline fonctionne sur une grappe de serveurs unifiés à base de processeurs Intel® Xeon® Scalable avec Intel® Advanced Vector Extensions 512 et Intel® Deep Learning Boost, tandis que le logiciel Analytics Zoo gère les pipelines de données en mémoire et la formation et l'inférence des modèles distribués.

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Sommaire

La qualité des réseaux est de plus en plus difficile à gérer manuellement pour les fournisseurs de services de communication (CoSP) en raison de l'énorme quantité de données télémétriques provenant des réseaux multi-gigabits. Ce défi prend de l'ampleur avec le progrès rapide de la technologie 5G en raison du grand nombre d'appareils et des débits de données très rapides. Par conséquent, gérer les réseaux de communication de manière intelligente et automatisée en utilisant la technologie de l'IA devient de plus en plus important pour les CoSP.

SK Telecom, le plus grand opérateur de téléphonie mobile en Corée du Sud, gère plus de 400 000 antennes-relais pour téléphonie mobile avec plus de 27 millions d'abonnés. Ce réseau gère 1,4 million de dossiers par seconde, qui correspond à 120 milliards de dossiers par jour1. Pour analyser efficacement cette quantité massive de données, les ingénieurs de SK Telecom et d'Intel ont construit un pipeline d'IA intégré pour prévoir la qualité du réseau avec Analytics Zoo et FlashBase, qui fonctionnent sur des serveurs à architecture Intel® et appliquent efficacement un modèle TensorFlow à mémoire augmentée à une série de données chronologiques à grande échelle sur Apache Spark.

L'ensemble du pipeline (de FlashBase à Spark DataFrames à TensorFlow) fonctionne sur une grappe de serveurs unifiés à base de processeurs Intel® Xeon® Scalable, avec Intel® Advanced Vector Extensions 512 (Intel® AVX-512) et Intel® Deep Learning Boost. En outre, cela permet d'exploiter le logiciel Analytics Zoo pour gérer automatiquement les pipelines de données en mémoire ainsi que la formation et l'inférence des modèles distribués. Dans les tests menés par SK Telecom, ce pipeline d'IA surpasse de 4 fois la solution précédente basée sur des processeurs graphiques et de 6 fois la formation et l'inférence d'apprentissage en profondeur,2 ce qui permet de détecter et de prévoir plus rapidement la dégradation et les fluctuations anormales de la qualité du réseau. Ainsi, SK Telecom peut prendre des mesures préventives pour assurer la qualité de ses services 5G.

Lisez le livre blanc - SK Telecom, Intel Build AI Pipeline to Improve Network Quality

Infos sur le produit et ses performances

1Données SK Telecom, septembre 2020.
2Tests menés par SK Telecom en février 2020; le serveur de Zoo Analytics était un système serveur Intel® R2208WFTZSR doté d'un processeur Intel® Xeon® Gold 6240 (microcode 0x40002c) de 2,6 GHz. Le serveur comprenait trois nœuds et six sockets. Les technologies Intel® Hyper-Threading et Intel® Turbo Boost étaient activées. La mémoire totale s'élevait à 256 Go. Le système d'exploitation était CentOS 7.8 (noyau 3.10.0) et le serveur exécutait l'application SK Telecom Lightning DB. Les autres logiciels comprenaient Analytics Zoo v0.7, TensorFlow v1.15, Pandas v0.25.3, NumPy v1.18.0 et Dask v2.7.0. Le processeur graphique serveur était le HPE DL380 de 9ᵉ génération assisté d'un processeur Intel® Xeon® E5-2680 v4 (microcode 0xb0001e) de 2,4 GHz et une carte graphique NVIDIA P100 (formation de l'IA)/K80 (inférence de l'IA). Le serveur comprenait un nœud et deux sockets. Les technologies Intel® Hyper-Threading et Intel® Turbo Boost étaient activées. La mémoire totale s'élevait à 256 Go. Le système d'exploitation était CentOS 7.3 (noyau 3.10.0) et le serveur exécutait l'application SK Telecom Lightning DB. Parmi les autres logiciels, on retrouvait Tensorflow v1.12, Pandas v0.25.1, NumPy v1.14.5 et Dask v2.7.0.