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<article id="post-2326">

	


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<p>USRP B210 기반 6G AI-Native 분산처리 시험 환경 구성 방법입니다. (Ref. :&nbsp; <a href="http://jslab.re.kr/2026/03/07/6g-ai-native/">http://jslab.re.kr/2026/03/07/6g-ai-native/</a> )</p>



<h4>하드웨어 구성</h4>



<p><strong>필수 장비:</strong></p>



<ul>
<li><strong>USRP B210 × 2대</strong> — 1대는 gNodeB(기지국), 1대는 UE 시뮬레이터 역할. RF 직접 연결 시 반드시 <strong>30~60dB 감쇠기</strong> 삽입 필요</li>



<li><strong>Host PC</strong> — Ubuntu 22.04 LTS, Intel i7/i9 이상, RAM 32GB+, USB 3.0 포트, RTX 3080+ GPU (AI 추론용)</li>



<li><strong>NVIDIA Jetson Orin</strong> — Edge AI 클라이언트 노드 (FL 로컬 학습 + TensorRT 추론)</li>



<li><strong>Raspberry Pi 4/5</strong> — IoT 단말, TinyML 추론 시험</li>



<li><strong>10GbE 스위치</strong> — 노드 간 저지연 연결</li>
</ul>



<h4>소프트웨어 설치 순서</h4>



<p><strong>① OS 및 저지연 커널</strong></p>



<pre><code>sudo apt install linux-lowlatency  # 또는 PREEMPT-RT 패치 커널</code></pre>



<p><strong>② UHD 드라이버 (USRP 제어 핵심)</strong></p>



<pre><code>sudo apt install libuhd-dev uhd-host
sudo uhd_images_downloader  # FPGA 이미지 다운로드
uhd_find_devices             # B210 인식 확인</code></pre>



<p><strong>③ srsRAN Project (5G SA gNB)</strong></p>



<pre><code>sudo apt install cmake libfftw3-dev libmbedtls-dev libsctp-dev
git clone https://github.com/srsran/srsRAN_Project &amp;&amp; cd srsRAN_Project
mkdir build &amp;&amp; cd build &amp;&amp; cmake .. -DENABLE_UHD=ON &amp;&amp; make -j$(nproc)</code></pre>



<p><strong>④ 5G 코어 (Open5GS)</strong></p>



<pre><code>sudo add-apt-repository ppa:open5gs/latest
sudo apt install open5gs
# WebUI로 IMSI/SIM 등록: http://localhost:9999</code></pre>



<p><strong>⑤ Docker + Kubernetes (MEC 컨테이너)</strong></p>



<pre><code>curl -fsSL https://get.docker.com | sh
snap install microk8s --classic</code></pre>



<p><strong>⑥ Flower FL Framework (분산학습)</strong></p>



<pre><code>pip install flwr torch torchvision
# FL 서버: flwr run . --run-config num-server-rounds=10</code></pre>



<p><strong>⑦ O-RAN RIC (Near-RT)</strong></p>



<pre><code>git clone https://gerrit.o-ran-sc.org/r/ric-plt/ric-dep
# Helm Chart로 Near-RT RIC 배포
helm install ricplt ./helm/</code></pre>



<h2>구성도 설명 (4계층)</h2>



<figure><table><thead><tr><th>계층</th><th>역할</th><th>핵심 SW</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Cloud/AI</strong></td><td>글로벌 FL 서버, Non-RT RIC, 5G Core</td><td>Flower 서버, Open5GS, OSC RIC</td></tr><tr><td><strong>Edge/MEC</strong></td><td>AI 추론·학습 엔진, Near-RT RIC</td><td>Docker, ONNX, SD-RAN xApp</td></tr><tr><td><strong>RAN (USRP)</strong></td><td>무선 송수신, 신호처리</td><td>srsRAN, GNU Radio, UHD 드라이버</td></tr><tr><td><strong>UE/Device</strong></td><td>단말, IoT, V2X 클라이언트</td><td>srsUE, Jetson, Raspberry Pi</td></tr></tbody></table></figure>



<figure><img decoding="async" width="1024" height="765" src="http://jslab.kr/wp-content/uploads/2026/03/image-1-1024x765.png" alt="" sizes="(max-width: 1024px) 100vw, 1024px"></figure>



<p> <strong>Federated Learning → Split Learning → Edge LAMs</strong> 계층 구조와 <strong>ISAC → Edge AI → Digital Twin</strong> 사이클을 시험 환경에 매핑한 구성입니다.</p>

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JS Lab

USRP B210 기반 6G AI-Native 분산처리 시험 환경 구성 방법입니다. (Ref. :  http://jslab.re.kr/2026/03/07/6g-ai-native/ )
하드웨어 구성
필수 장비:
USRP B210 × 2대 — 1대는 gNodeB(기지국), 1대는 UE 시뮬레이터 역할. RF 직접 연결 시 반드시 30~60dB 감쇠기 삽입 필요
Host PC — Ubuntu 22.04 LTS, Intel i7/i9 이상, RAM 32GB+, USB 3.0 포트, RTX 3080+ GPU (AI 추론용)
NVIDIA Jetson Orin — Edge AI 클라이언트 노드 (FL 로컬 학습 + TensorRT 추론)
Raspberry Pi 4/5 — IoT 단말, TinyML 추론 시험
10GbE 스위치 — 노드 간 저지연 연결
소프트웨어 설치 순서
① OS 및 저지연 커널
sudo apt install linux-lowlatency  # 또는 PREEMPT-RT 패치 커널
② UHD 드라이버 (USRP 제어 핵심)
sudo apt install libuhd-dev uhd-host
sudo uhd_images_downloader  # FPGA 이미지 다운로드
uhd_find_devices             # B210 인식 확인
③ srsRAN Project (5G SA gNB)
sudo apt install cmake libfftw3-dev libmbedtls-dev libsctp-dev
git clone https://github.com/srsran/srsRAN_Project && cd srsRAN_Project
mkdir build && cd build && cmake .. -DENABLE_UHD=ON && make -j$(nproc)
④ 5G 코어 (Open5GS)
sudo add-apt-repository ppa:open5gs/latest
sudo apt install open5gs
# WebUI로 IMSI/SIM 등록: http://localhost:9999
⑤ Docker + Kubernetes (MEC 컨테이너)
curl -fsSL https://get.docker.com | sh
snap install microk8s --classic
⑥ Flower FL Framework (분산학습)
pip install flwr torch torchvision
# FL 서버: flwr run . --run-config num-server-rounds=10
⑦ O-RAN RIC (Near-RT)
git clone https://gerrit.o-ran-sc.org/r/ric-plt/ric-dep
# Helm Chart로 Near-RT RIC 배포
helm install ricplt ./helm/
구성도 설명 (4계층)
 Federated Learning → Split Learning → Edge LAMs 계층 구조와 ISAC → Edge AI → Digital Twin 사이클을 시험 환경에 매핑한 구성입니다.

USRP B210 기반 AI-Native 테스트베드 구성

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