SK Telecom : Le pipeline de l'IA améliore la qualité du réseau

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

En bref :

  • SK Telecom est le plus grand opérateur mobile de Corée. S'appuyant sur sa force dans les services mobiles, la société crée également de la valeur 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 de l'IA de bout en bout pour la prédiction de la qualité du réseau. L'ensemble du pipeline fonctionne sur une grappe de serveurs basée sur un processeur Intel® Xeon® Scalable unifié 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 de modèles distribués.

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Synthèse

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 de 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, la gestion des réseaux de communication de manière intelligente et automatisée à l'aide de l'intelligence artificielle (IA) devient de plus en plus importante pour les CoSP.

SK Telecom, le plus grand opérateur mobile de Corée du Sud, gère plus de 400 000 antennes-relais de téléphonie mobile avec plus de 27 millions d'abonnés. Ce réseau gère 1,4 million d'enregistrements par seconde, qui s'accumule à 120 milliards d'enregistrements par jour.1. Pour analyser efficacement cette quantité massive de données, les ingénieurs de SK Telecom et d'Intel ont construit un pipeline de l'IA de bout en bout pour la prédiction de la qualité du réseau utilisant Analytics Zoo et FlashBase, fonctionnant sur des serveurs à architecture Intel®, qui applique efficacement un modèle TensorFlow à mémoire augmentée aux données de séries chronologiques à grande échelle sur Apache Spark.

L'ensemble du pipeline (de FlashBase à Spark DataFrames à TensorFlow) est basé sur une grappe de serveurs unifiée basée sur un processeur 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 SKT, ce pipeline de l'IA surpasse l'implantation de SKT de l'ancien processeur graphique de quatre à six fois par rapport à la formation et à l'inférence de deep learning, [f:Tests menés par SK Telecom en février 2020 : le serveur de Zoo Analytics était un système serveur Intel® R2208WFTZSR alimenté par un processeur Intel® Xeon® Gold 6240 (microcode 0x40002c) de 2,6 GHz. Le serveur comprenait trois nœuds et six sockets. La technologie Intel® Hyper-Threading et la technologie Intel® Turbo Boost ont toutes deux été activées. La mémoire totale s'élevait à 256 Go. CentOS 7.8 (noyau 3.10.0) était le système d'exploitation et le serveur exécutait l'application SK Telecom Lightning DB. Parmi les autres logiciels, on retrouve Analytics Zoo v0.7, Tensorflow v1.15, Pandas v0.25.3, NumPy v1.18.0 et Dask v2.7.0. Le processeur graphique pour serveurs était un HPE DL380 de 9ᵉ génération alimenté par un processeur Intel® Xeon® E5-2680 v4 (microcode 0xb0001e) de 2,4 GHz et une carte graphique NVIDIA P100 (apprentissage de l'IA)/K80 (inférence de l'IA). Le serveur comprenait un nœud et deux sockets. La technologie Intel® Hyper-Threading et la technologie Intel® Turbo Boost ont toutes deux été activées. La mémoire totale s'élevait à 256 Go. CentOS 7.3 (noyau 3.10.0) était le système d'exploitation et le serveur exécutait l'application SK Telecom Lightning DB. Parmi les autres logiciels, on retrouve le processeur graphique Tensorflow v1.12, Pandas v0.25.1, NumPy v1.14.5 et Dask v2.7.0 qui permet à SK Telecom de prévoir et de détecter plus rapidement la dégradation et les fluctuations anormales de la qualité du réseau afin que SKT puisse prendre des mesures proactives pour assurer la qualité de son service 5G.

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1Données de SK Telecom, septembre 2020