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 CoCaR: Enabling Efficient Dynamic DNN-Based Model Caching and Request Routing in MEC CoCaR：在MEC中实现高效的基于DNN的动态模型缓存和请求路由
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10.1109/INFOCOM55648.2025.11044457
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摘要： 移动边缘计算（MEC）可以在终端用户附近预缓存深度神经网络（DNN），提供低延迟服务，提高用户体验质量（QoE）。然而，在容量有限的边缘服务器上缓存所有DNN模型是困难的，并且模型加载时间对QoE的影响也没有得到充分探索。因此，我们在边缘场景中引入了动态DNN，将一个完整的DNN模型拆解为相互关联的子模型，以实现更细粒度、更灵活的模型缓存和请求路由解决方案。此外，这还提出了动态DNN联合决策请求路由和子模型缓存的紧迫问题，以平衡模型推理精度和加载延迟以进行QoE优化。本文研究了MEC网络中动态模型缓存和请求路由的联合问题，旨在在服务器资源、延迟和模型加载时间的约束下最大限度地提高用户请求推理精度。为了解决这个问题，我们提出了 CoCaR，这是一种基于线性规划和随机舍入的算法，它利用动态 DNN 来优化缓存和路由方案，实现近乎最佳的性能。仿真结果表明，与最先进的基线相比，所提出的CoCaR实现了显著的性能改进。 |
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