5G Simulation上級
GPUバッチ処理で5G NRをロボット学習ループに統合するIsaac-Net、単一GPUで100万ロボット規模を達成
Isaac-Netは、GPU上の大規模並列ロボット学習に5G NR上りリンクのスロット単位シミュレーションを組み込むモジュールである。ns-3 5G-LENAとの比較で遅延中央値を負荷全域にわたり再現し、1台のGPU上で1,048,576台のロボットをネットワーク込みで毎秒1.24制御ステップ動作させた。本論文はarXivで公開されたプレプリントであり、査読済み会議録や論文誌への採録は記載されていない。