Baseband Processing Unit (BBU) Kern von Mobilkommunikationsbasisstationen

Die Optimierung der Energieeffizienz der BBU (Baseband Unit) ist entscheidend, um die Betriebskosten in 4G/5G-Netzen zu reduzieren, da BBUs aufgrund des kontinuierlichen Betriebs von Prozessormodulen, Transceivern und Kühlsystemen erhebliche Mengen an Energie verbrauchen. Wichtige Strategien umfassen die dynamische Ressourcenskalierung, bei der inaktive Prozessorkerne oder Funkinterface-Module während Phasen mit geringem Verkehr (z. B. späte Nachtstunden) abgeschaltet werden, wodurch der Stromverbrauch um 20–30 % gesenkt wird, ohne die Servicequalität zu beeinträchtigen. Die adaptive Spannungs- und Frequenzskalierung (AVFS) passt die CPU-Taktraten und Spannung in Echtzeit entsprechend der aktuellen Last an – niedrigere Frequenzen bei geringer Nutzung reduzieren den Energieverbrauch, während die Reaktionsfähigkeit erhalten bleibt. Schlafmodi wie die diskontinuierliche Empfangssteuerung (DRX) für inaktive Benutzer ermöglichen es der BBU, in einen energieeffizienten Zustand zu wechseln, wenn keine aktive Datenverarbeitung stattfindet. Die Aufwachzeiten sind dabei so abgestimmt, dass Latenzspitzen vermieden werden. Auch Hardware-Optimierungen spielen eine Rolle: Hochwertige Netzteile mit 80+ Platinum-Zertifizierung minimieren Wärmeverluste durch höhere Wirkungsgrade, während fortschrittliche Thermalkontrolle (z. B. lüfter mit variabler Drehzahl) die Kühlung entsprechend der Temperatur regelt und somit unnötigen Energieverbrauch vermeidet. Eine Koordination mit RRUs (Remote Radio Units) trägt ebenfalls zu Energieeinsparungen bei – BBUs können Schlafsignale an unterausgelastete RRUs senden, wodurch ein synchronisierter energiesparender Netzmodus während Nebenverkehrszeiten entsteht. Maschinelle Lernalgorithmen prognostizieren Verkehrsmuster und ermöglichen proaktive Anpassungen des Energieverbrauchs, z. B. durch rechtzeitige Hochskalierung der Ressourcen vor dem morgendlichen Verkehrshöhepunkt. Feldtests zeigen, dass diese Strategien den Energieverbrauch der BBUs in suburbanen Netzen um bis zu 40 % reduzieren können, während in städtischen Gebieten aufgrund des konstanten Verkehrs 15–25 % Einsparungen erzielt werden. Wichtig ist dabei, dass die Optimierung stets einen Ausgleich zwischen Energieeinsparung und Leistungsanforderungen schafft – Latenz und Durchsatz müssen innerhalb der im Service Level Agreement (SLA) festgelegten Grenzen bleiben, insbesondere für kritische Anwendungen wie Notfalldienste oder industrielle IoT-Anwendungen.