Baseband Processing Unit (BBU) Core ng Mobile Communication Base Stations

Mahalaga ang pag-optimize ng paghem ng kuryente ng BBU (Baseband Unit) upang mabawasan ang mga gastos sa operasyon sa mga network ng 4G/5G, kung saan nakakagamit ng maraming enerhiya ang BBUs dahil sa patuloy na pagpapatakbo ng mga module ng pagpoproseso, transceiver, at mga sistema ng pagpapalamig. Ang ilang pangunahing estratehiya ay kinabibilangan ng dynamic na pagbabago ng mga mapagkukunan, kung saan isinasara ang mga idle na core ng prosesor o mga radio interface module sa panahon ng mababang trapiko (hal., gabi-gabi), na nagbawas ng pagkonsumo ng kuryente ng 20 hanggang 30% nang hindi naapektuhan ang kalidad ng serbisyo. Ang adaptive voltage at frequency scaling (AVFS) ay nag-aayos ng bilis ng clock ng CPU at boltahe batay sa real-time na karga—mas mababang frequency sa panahon ng mababang paggamit ay nakakatipid ng enerhiya habang pinapanatili ang tugon. Ang mga sleep mode, tulad ng discontinuous reception (DRX) para sa mga idle na user, ay nagpapahintulot sa BBU na pumasok sa mga estado ng mababang kuryente kapag hindi aktibong nagpoproseso ng datos, na may mga oras ng paggising na naaayon upang maiwasan ang pagtaas ng latency. Ang mga hardware na optimization ay gumaganap din ng papel: ang paggamit ng mataas na kahusayan na power supply (80+ Platinum certification) ay nagbabawas ng mga pagkawala sa conversion, habang ang advanced thermal management (hal., mga variable speed na kipas) ay nag-aayos ng pagpapalamig batay sa temperatura, na nakakaiwas sa hindi kinakailangang pagkonsumo ng enerhiya. Ang koordinasyon kasama ang RRUs (Remote Radio Units) ay nagpapahusay ng pagtitipid—maaaring magpadala ang BBUs ng mga signal na matulog sa mga hindi gaanong ginagamit na RRU, lumilikha ng isang naayos na network na may mababang kuryente sa panahon ng off-peak na oras. Ang mga machine learning algorithm ay naghuhula ng mga pattern ng trapiko, na nagpapahintulot sa mga paunang pagbabago sa kuryente; halimbawa, ang paghula sa mga oras ng mabigat na trapiko sa umaga upang paunlakan ang mga mapagkukunan nang maaga. Ang mga field trial ay nagpapakita na ang mga estratehiyang ito ay maaaring mabawasan ang pagkonsumo ng enerhiya ng BBU ng hanggang 40% sa mga suburban na network, na may 15 hanggang 25% na pagtitipid sa mga lungsod dahil sa pare-parehong trapiko. Mahalaga, dapat balansehin ng optimization ang pagtitipid at pagganap—tinitiyak na ang latency at throughput ay nananatiling nasa loob ng service level agreements (SLAs) para sa mga kritikal na aplikasyon tulad ng emergency services o industrial IoT.