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 Energy-Efficient Cooperative Inference in Multidevice Edge Networks: A Lyapunov-Based Approach |
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摘要： 在移动边缘计算（MEC）网络中，边缘设备的有限计算能力在实现节能和高精度推理方面面临挑战，凸显了与边缘服务器协同推理的关键作用。本研究提出了一种协作推断框架，边缘设备采用双重置信阈值来过滤模糊图像，这些图像存储在任务缓冲队列中，并卸载到边缘服务器以实现更准确的推断。我们对所提协同推理方法的推断准确性和能耗进行了数值分析，并提出联合优化问题，以确定最优置信阈值、卸载比、发射功率和传输/接收时间，旨在在确保准确性和队列稳定性的同时，最大限度地减少能耗。我们采用基于李雅普诺夫的优化方法，将该优化问题转化为一个时间无关的实时决策问题。随后，我们将其分解为可处理的子问题，并提出基于块坐标下降法的迭代算法，以高效推导次优变量。实验结果显示，根据置信阈值，推断准确度与合作损失之间存在权衡。特别是，结合无线资源优化这些阈值，在保持多样化MEC环境中所需准确性的同时，显著减少了能耗和队列积压，相较于传统推理方法。 |
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(2025-6-4)
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