Фреймворк TREE: Энергоэффективность, Отзывчивая к Токенам, для ИИ-интегрированных сетей 6G

1. Введение и обзор

Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в беспроводные сети шестого поколения (6G) представляет собой смену парадигмы в сторону повсеместного интеллекта и гиперсвязности. Как изложено в видении IMT-2030, 6G призвана поддерживать требовательные к пропускной способности приложения, такие как дополненная реальность, автономные системы и массовые развертывания IoT, где ИИ выступает ключевым драйвером. Однако эта конвергенция создает серьезную проблему: традиционные метрики энергоэффективности (ЭЭ), обычно определяемые как пропускная способность сети на единицу энергии ($EE = \frac{Throughput}{Energy}$), не способны отразить полезность и ценность специфичных для ИИ задач, таких как задачи, выполняемые большими языковыми моделями (LLM). В данной статье представлен фреймворк Token-Responsive Energy Efficiency (TREE) — новая метрика, призванная устранить этот разрыв путем включения пропускной способности по токенам больших ИИ-моделей в расчет полезности системы, обеспечивая тем самым более точную оценку энергетической устойчивости ИИ-интегрированных сетей 6G.

2. Фреймворк TREE

Фреймворк TREE переопределяет энергоэффективность для эпохи ИИ. Он выходит за рамки простых битов данных, рассматривая вычислительные «токены», обрабатываемые ИИ-моделями, как основные носители полезности в интеллектуальной сети.

2.1 Определение ключевой метрики

Базовая метрика TREE формулируется как отношение полезности эффективных ИИ-задач (измеряемой в токенах) к общему энергопотреблению системы. Она признает, что не весь сетевой трафик имеет одинаковую ценность; обработка токенов для службы перевода в реальном времени имеет иную полезность и энергетические последствия, чем потоковая передача видеоданных.

2.2 Принципы проектирования

Фреймворк анализирует проектирование сети через призму трех критически важных элементов ИИ:

• Вычислительная мощность: Распределенные вычислительные ресурсы в облаке, на границе сети и на конечных устройствах.
• ИИ-модели: Архитектура, размер и эффективность развернутых моделей (например, LLM, модели компьютерного зрения).
• Данные: Объем, тип и поток данных, необходимых для обучения и вывода ИИ.

Взаимодействие между этими элементами определяет общий показатель TREE системы.

3. Технический анализ

3.1 Математическая формулировка

Предлагаемая метрика TREE может быть выражена как: $$\text{TREE} = \frac{\sum_{i \in \mathcal{A}} w_i \cdot U_i(T_i) + \sum_{j \in \mathcal{D}} w_j \cdot R_j}{P_{\text{total}}}$$ Где:

• $\mathcal{A}$ — множество ИИ-сервисов, а $\mathcal{D}$ — множество традиционных сервисов передачи данных.
• $U_i(T_i)$ — функция полезности для ИИ-сервиса $i$, зависящая от его пропускной способности по токенам $T_i$.
• $R_j$ — скорость передачи данных для традиционного сервиса $j$.
• $w_i, w_j$ — весовые коэффициенты, отражающие приоритет сервиса.
• $P_{\text{total}}$ — общее энергопотребление системы.

Эта формулировка явно интегрирует полезность ИИ-задач, выходя за рамки традиционной парадигмы «бит на джоуль».

3.2 Архитектура системы

TREE разработан для архитектуры «облако-граница-устройство». Ключевые аспекты включают:

• Разделение и оффлоадинг моделей: Динамическое разделение выполнения ИИ-моделей между границей сети и облаком на основе ограничений по энергии и задержкам для максимизации TREE.
• Федеративное обучение: Обеспечение распределенного обучения ИИ при минимизации энергии на передачу данных, что напрямую влияет на знаменатель TREE.
• Адаптивное сжатие моделей: Использование таких методов, как Low-Rank Adaptation (LoRA), для снижения вычислительных энергозатрат на дообучение моделей на границе сети.

4. Результаты экспериментов и кейсы

В статье представлены кейсы, подтверждающие уникальные возможности TREE. В сценариях со смешанным трафиком, сочетающим задачи вывода ИИ (например, анализ видео в реальном времени) с традиционными потоками данных (например, загрузка файлов), традиционные метрики ЭЭ оказались неадекватными. Они не выявили значительных асимметрий «энергия-сервис» — ситуаций, когда небольшой объем высокоценного ИИ-трафика потребляет непропорционально много энергии по сравнению с большим объемом низкоценного трафика данных. TREE успешно количественно оценил эту асимметрию, предоставив сетевым операторам более четкую картину того, где расходуется энергия и где создается ценность. Например, сценарий может показать, что обслуживание 1000 токенов для помощника на основе LLM потребляет энергию, эквивалентную потоковой передаче 1 ГБ видео, но обеспечивает совершенно иную полезность — разницу, которую может уловить только TREE.

5. Пример аналитического фреймворка

Сценарий: Базовая станция 6G обслуживает два параллельных сервиса: (1) служба вывода LLM на границе сети для обработки запросов в умном городе и (2) фоновая загрузка данных с датчиков IoT.

Шаги анализа TREE:

1. Определение полезности: Назначить полезность $U_1 = \alpha \cdot T_1$ (обработанные токены) для сервиса LLM и $U_2 = \beta \cdot R_2$ (загруженные биты) для сервиса IoT. Веса $\alpha > \beta$ отражают более высокую ценность за единицу ИИ-сервиса.
2. Измерение мощности: Мониторинг общей мощности $P_{total}$, потребляемой вычислениями (для LLM) и связью (для обоих сервисов).
3. Расчет и сравнение: Вычислить TREE = $(\alpha T_1 + \beta R_2) / P_{total}$. Сравнить с традиционной ЭЭ = $(R_1 + R_2)/P_{total}$. Анализ, вероятно, покажет, что выделение большего количества ресурсов сервису LLM улучшает TREE в большей степени, чем традиционную ЭЭ, что позволяет направлять более разумное планирование ресурсов.

Этот фреймворк позволяет операторам перейти от «минимизации энергии на бит» к «максимизации ценности (токены + биты) на джоуль».

6. Критический анализ и мнения экспертов

Ключевая идея: Статья о TREE не просто предлагает новую метрику; она фундаментально ставит под сомнение экономические и инженерные расчеты будущих сетей. Авторы верно указывают, что ценностное предложение 6G будет определяться ИИ-как-услугой, а не просто более быстрыми каналами. Оценивать эффективность по битам — все равно что измерять ценность библиотеки по весу ее книг — это полностью упускает суть. Переход к токенам — необходимый, хотя и находящийся в зачаточном состоянии, шаг к созданию сети, учитывающей полезность.

Логическая цепочка: Аргументация убедительна: 1) ИИ является основой ценности 6G. 2) Ценность ИИ заключается в токенах/задачах, а не в битах. 3) Старые метрики (биты/джоуль) устарели. 4) Следовательно, нам нужна новая метрика (токены/джоуль). 5) Эта новая метрика (TREE) выявляет новые проблемы оптимизации и компромиссы. Логика убедительна и затрагивает явное слепое пятно в текущих исследованиях 6G, которые часто рассматривают ИИ просто как еще одну рабочую нагрузку, а не как драйвер ценности.

Сильные стороны и недостатки: Основная сила — концептуальная дальновидность. Авторы смотрят за пределы непосредственных технических препятствий 6G на ее конечную raison d'être. Недостаток, как и у любой пионерской метрики, — практическая измеримость. Как стандартизировать функцию полезности $U_i(T_i)$? Токен для GPT-4 не эквивалентен токену для облегченного трансформера для компьютерного зрения. Определение и согласование этих весов полезности между поставщиками и сервисами станет политическим и техническим болотом, напоминающим проблемы количественной оценки качества восприятия (QoE). Более того, фреймворк в настоящее время в значительной степени ориентирован на вывод; колоссальные энергозатраты распределенного обучения ИИ в сетях, о чем свидетельствуют исследования, подобные инициативе Machine Learning CO2 Impact, требуют более глубокой интеграции в расчеты TREE.

Практические выводы: Для сетевых операторов и поставщиков оборудования вывод неотложен: начните оснащать свои сети и ИИ-платформы инструментами для измерения пропускной способности по токенам и связывайте ее с энергопотреблением на детальном уровне. Пилотные проекты должны тестировать алгоритмы планирования, управляемые TREE. Для органов по стандартизации (3GPP, ITU) работа по определению классов обслуживания на основе токенов и профилированию полезности должна начаться уже сейчас, подобно тому, как классы QoS определялись для 4G/5G. Игнорирование этого и приверженность традиционной ЭЭ — верный путь к созданию энергетически эффективных сетей, которые экономически неэффективны для эпохи ИИ.

7. Будущие применения и направления

Фреймворк TREE открывает путь для нескольких перспективных приложений и направлений исследований:

• Динамическое сетевое срезирование: Создание оптимизированных для ИИ сетевых срезов с гарантированными уровнями TREE для премиальных ИИ-сервисов, отдельно от срезов для данных с максимальной отдачей.
• «Зеленые» маркетплейсы ИИ: Обеспечение энергоэффективной торговли вычислительными ресурсами и ресурсами для вывода на границе сети, где сервисы делают ставки на основе своих потребностей в полезности, измеряемой токенами.
• Совместное проектирование связи и вычислений: Совместное проектирование протоколов физического уровня, сетевых архитектур и архитектур ИИ-моделей с нуля для максимизации TREE, выход за рамки текущей парадигмы адаптации ИИ к существующим сетям.
• Оценка жизненного цикла: Расширение TREE для охвата полного жизненного цикла ИИ-сервисов в сети, включая энергозатраты на обучение моделей, обновления и управление конвейерами данных, с интеграцией концепций из исследований анализа жизненного цикла.
• Стандартизация полезности токенов: Основное будущее направление — разработка общеотраслевых стандартов для калибровки «полезности» различных ИИ-задач, аналогично тому, как видеокодеки определяют метрики качества.

8. Ссылки

1. ITU-R. “Framework and overall objectives of the future development of IMT for 2030 and beyond.” ITU-R M.[IMT-2030.FRAMEWORK], 2023.
2. Zhou, Z., Chen, X., Li, E., Zeng, L., Luo, K., & Zhang, J. (2019). Edge intelligence: Paving the last mile of artificial intelligence with edge computing. Proceedings of the IEEE, 107(8), 1738-1762.
3. Hu, E. J., et al. (2021). LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models. arXiv preprint arXiv:2106.09685.
4. Lacoste, A., Luccioni, A., Schmidt, V., & Dandres, T. (2019). Quantifying the Carbon Emissions of Machine Learning. arXiv preprint arXiv:1910.09700.
5. Wang, X., Han, Y., Leung, V. C., Niyato, D., Yan, X., & Chen, X. (2020). Convergence of edge computing and deep learning: A comprehensive survey. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 22(2), 869-904.
6. Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks. In Proceedings of the IEEE international conference on computer vision (pp. 2223-2232). (Цитируется как пример ресурсоемкой ИИ-задачи, энергозатраты которой в сетевом контексте было бы лучше оценивать с помощью TREE).