| 标题 |
 Computation and Communication Co-Scheduling for Timely Multi-Task Inference at the Wireless Edge 无线边缘及时多任务推理的计算和通信协同调度
相关领域
计算机科学
推论
计算
调度（生产过程）
无线
任务（项目管理）
GSM演进的增强数据速率
分布式计算
计算机网络
人工智能
电信
工程类
算法
运营管理
系统工程
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| 网址 | |
| DOI |
10.1109/INFOCOM55648.2025.11044625
doi
提醒：求助人提供的doi与AI识别不一致
10.48550/arxiv.2501.04231
Doi
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| 其它 |
摘要： 在多任务远程推理系统中，智能接收器（例如命令中心）使用从多个远程源（例如边缘传感器）接收的数据特征执行多项推理任务（例如目标检测）。在这些系统中促进及时推理的主要挑战在于 （i） 源从其输入中生成特征的计算能力有限，以及 （ii） 通道的通信资源有限，无法将同步特征传输传输到接收器。我们开发了一种新的计算和通信协同调度方法，该方法确定特征生成和传输调度，以最大限度地减少受这些资源约束约束的推理错误。具体来说，我们将协同调度问题表述为弱耦合马尔可夫决策过程，基于信息年龄 （AoI） 的及时性来衡量推理误差。为了克服其 PSPACE 困难的复杂性，我们分析了该问题的拉格朗日松弛，它产生了评估每个潜在特征生成-传输调度动作的推理误差改善的增益指数。基于此，我们开发了一个最大增益优先 （MGF） 策略，我们表明随着推理任务数量的增加，该策略对于原始问题是渐近最优的。实验表明，对于不同的任务、通道和源，MGF 比基线策略有了显著的改进。 |
| 求助人 | |
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