[論文レビュー] Coded Cooperative Computation for Internet of Things.

Yasaman Keshtkarjahromi, Hülya Seferoğlu|arXiv (Cornell University)|Jan 13, 2018

Ferroelectric and Negative Capacitance Devices参考文献 18被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、IoT向けに遅延およびエネルギー効率を最適化するために、エラー訂正符号を用いて異種デバイスにサブタスクを動的に割り当てる、符号化された協調計算フレームワーク「計算制御プロトコル（CCP）」を提案する。CCPはタスク完了遅延を顕著に低減し、理論的限界に近い性能を達成し、時間変動する条件下でも99％以上のリソース利用率を維持する。

ABSTRACT

Cooperative computation is a promising approach for localized data processing for Internet of Things (IoT), where computationally intensive tasks in a device could be divided into sub-tasks, and offloaded to other devices or servers in close proximity. However, exploiting the potential of cooperative computation is challenging mainly due to the heterogeneous nature of IoT devices. Indeed, IoT devices may have different and time-varying computing power and energy resources, and could be mobile. Coded computation, which advocates mixing data in sub-tasks by employing erasure codes and offloading these sub-tasks to other devices for computation, is recently gaining interest, thanks to its higher reliability, smaller delay, and lower communication costs. In this paper, we develop a coded cooperative computation framework, which we name Computation Control Protocol (CCP), by taking into account heterogeneous computing power and energy resources of IoT devices. CCP dynamically allocates sub-tasks to helpers and is adaptive to time-varying resources. We show that (i) CCP improves task completion delay significantly as compared to baselines, (ii) task completion delay of CCP is very close to its theoretical characterization, and (iii) the efficiency of CCP in terms of resource utilization is higher than 99%, which is significant.

研究の動機と目的

• 異種で時間変動する計算能力およびエネルギー資源を有するIoTシステムにおけるタスクオフロードの課題に対処すること。
• 局所的IoT計算におけるタスク完了遅延と通信効率を向上させること。
• デバイスのばらつきにかかわらず高いリソース利用率を維持できる動的で適応的なオフロードプロトコルを設計すること。
• 符号化計算技術とリアルタイムリソース適応を統合し、信頼性を向上させ、遅延を低減すること。

提案手法

• サブタスク間でデータを混合するためにエラー訂正符号を活用し、近隣デバイスへの耐障害的で効率的なオフロードを可能にする。
• デバイスの計算能力およびエネルギーレベルのリアルタイム変動に適応する動的サブタスク割り当てメカニズムを設計する。
• 補助デバイス間の負荷をバランスさせつつ、完了遅延と通信コストを最小限に抑える制御プロトコルを策定する。
• 理論的モデリングを用いて最適性能を特徴づけ、プロトコル設計を指針とする。
• サブタスク割り当て意思決定プロセスにエネルギーおよび計算制約を統合する。
• 変化するデバイスの利用可能性および性能に応じて適応するフィードバック駆動型メカニズムを実装する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どのようにすれば、IoTデバイスの異種的かつ動的な特性に符号化計算を効果的に適応させることができるか？
• RQ2 動的サブタスク割り当ては、IoT協調計算におけるタスク完了遅延をどの程度低減できるか？
• RQ3 実用的なプロトコルは、異種IoT環境において理論的遅延下限にどの程度近づけるか？
• RQ4 時間変動するデバイス条件下で、実際の運用においてどの程度のリソース利用率が達成可能か？

主な発見

• CCPはベースラインのオフロード戦略と比較して、タスク完了遅延を顕著に低減する。
• CCPの実際のタスク完了遅延は、理論的性能下限に非常に近い。
• CCPは99％を超えるリソース利用率を達成しており、計算およびエネルギー資源の浪費が最小限であることを示している。
• プロトコルは時間変動するデバイスの能力およびエネルギーレベルに強く適応可能である。
• 符号化計算と動的制御の統合により、IoT環境における信頼性の高い低遅延タスク実行が可能になる。
• エラー訂正符号とリアルタイム適応の統合により、遅延および効率の両面で優れた性能が得られる。