GainNet: 协调生成式AI与6G网络的奇异组合
网络与互联网体系结构
2024-01-08 v1 信号处理
摘要
AI生成内容的快速扩张反映了从辅助AI向具有创造力的生成式AI的迭代。同时，6G网络也将从万物互联演变为具有混合异构网络架构的智能互联。未来，生成式AI与6G的相互作用将带来新的机遇：生成式AI可以从大规模连接的6G终端设备中学习个性化数据的知识，而生成式AI强大的生成能力可以为6G网络提供先进的网络解决方案，并为6G终端设备提供各种AIGC服务。然而，由于数据和资源的矛盾，它们似乎是一对奇异组合。为了实现生成式AI与6G之间更好的协调互动，本文提出了GainNet（生成式AI原生网络），一种面向生成式AI的协同云边端智能框架。通过将生成式AI与6G网络设计深度融合，GainNet实现了知识流的正向闭环和可持续演化的生成式AI模型优化。在此基础上，提出了面向生成式AI的通用资源编排机制（GaiRom-ISCC），集成了感知、通信和计算，以保证GainNet的高效运行。两个简单的案例研究证明了所提方案的有效性和鲁棒性。最后，我们展望了生成式AI模型与6G网络相互作用的关键挑战和未来方向。
引用
@article{arxiv.2401.02662,
title = {GainNet: Coordinates the Odd Couple of Generative AI and 6G Networks},
author = {Ning Chen and Jie Yang and Zhipeng Cheng and Xuwei Fan and Zhang Liu and Bangzhen Huang and Yifeng Zhao and Lianfen Huang and Xiaojiang Du and Mohsen Guizani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.02662},
year = {2024}
}
备注
10 pages, 5 figures, 1 table