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Task Partitioning and Offloading in DNN-Task Enabled Mobile Edge Computing Networks
支持DNN任务的移动边缘计算网络中的任务划分与卸载
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计算机科学 移动边缘计算 任务(项目管理) 可扩展性 能源消耗 计算卸载 服务器 移动设备 边缘计算 计算 分拆(数论) 计算机网络 分布式计算 GSM演进的增强数据速率 地铁列车时刻表 人工智能 操作系统 算法 经济 管理 组合数学 生物 数学 生态学
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DOI
10.1109/TMC.2021.3114193 doi
其它 摘要:
由于人工智能的出色性能,支持深度神经网络 (DNN) 任务的移动边缘计算 (MEC) 越来越普遍。利用 DNN 的特性,本文为由单个服务器和多个移动设备 (MD) 组成的支持 DNN 任务的 MEC 网络开发了一种任务分区和卸载的联合设计,其中服务器和每个 MD 都使用训练有素的 DNN 进行任务计算。本文的主要贡献如下:首先,我们提出了一种 DNN 的层级计算分区策略,将每个 MD 的任务划分为子任务,这些子任务要么在 MD 本地计算,要么卸载到服务器。其次,我们为 DNN 开发了一个延迟预测模型,以描述 MD 和服务器每个 subtask 的计算延迟。第三,我们为服务器设计了一个 slot 模型和一个动态定价策略,以有效地调度卸载的 subtask。第四,我们共同优化任务分区和卸载的设计,以最大限度地降低每个 MD 的成本,包括计算延迟、能耗和支付给服务器的价格。特别是,我们提出了两种基于聚合博弈论的分布式算法来解决优化问题。最后,数值结果表明,所提出的方案可以扩展到不同类型的 DNN,并在处理延迟和能耗方面显示出优于基线方案的优势。
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奶昔 在 2025-07-05 10:54:14 发布自河南,悬赏 10 积分
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