[論文レビュー] Communication, Computing and Caching for Mobile VR Delivery: Modeling and Trade-off

Yaping Sun, Zhiyong Chen+2 more|arXiv (Cornell University)|Apr 27, 2018

Caching and Content Delivery参考文献 10被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、遅延およびエネルギー制約のもとで平均送信レートを最小化することを目的とした、モバイルVR配信のための共同キャッシュおよびコンピューティングオフロードフレームワークを提案する。デバイス側のキャッシュおよびコンピューティングを活用することで、通信、計算、キャッシュの最適なトレードオフを解析的に導出し、知的なオフロードおよびキャッシュにより通信オーバーヘッドを低減できることを示している。低複雑性のグリーディアルゴリズムにより、非均質な環境でもほぼ最適な性能が達成される。

ABSTRACT

Mobile virtual reality (VR) delivery is gaining increasing attention from both industry and academia due to its ability to provide an immersive experience. However, achieving mobile VR delivery requires ultra-high transmission rate, deemed as a first killer application for 5G wireless networks. In this paper, in order to alleviate the traffic burden over wireless networks, we develop an implementation framework for mobile VR delivery by utilizing caching and computing capabilities of mobile VR device. We then jointly optimize the caching and computation offloading policy for minimizing the required average transmission rate under the latency and local average energy consumption constraints. In a symmetric scenario, we obtain the optimal joint policy and the closed-form expression of the minimum average transmission rate. Accordingly, we analyze the tradeoff among communication, computing and caching, and then reveal analytically the fact that the communication overhead can be traded by the computing and caching capabilities of mobile VR device, and also what conditions must be met for it to happen. Finally, we discuss the optimization problem in a heterogeneous scenario, and propose an efficient suboptimal algorithm with low computation complexity, which is shown to achieve good performance in the numerical results.

研究の動機と目的

• 5G無線ネットワークに負荷をかける、モバイルVR配信の超高レートおよび低遅延要件に対処する。
• モバイルVRデバイスにおけるキャッシュおよびコンピューティング能力を活用することで、バックハラウトおよび無線リンクのトラフィックを低減する。
• 遅延およびローカルエネルギー消費制約のもとで平均送信レートを最小化する最適化問題を定式化し、解く。
• 対称的および非対称なネットワーク環境下での通信、計算、キャッシュの根本的トレードオフを分析する。
• 非対称環境における実用的導入を想定し、計算複雑性が低い効率的な準最適アルゴリズムを提案する。

提案手法

• MECサーバーがステッチ処理およびエQUIRECTANGULAR投影を処理し、モバイルVRデバイスがレンダリングおよび任意の投影処理を実行するフレームワークを構築する。
• 対称的状況をモデル化し、最小平均送信レートの閉形式表現を導出する。
• 動的計画法を用いて、対称ケースにおける最適な共同キャッシュおよびオフロードポリシーを解き、計算量は $ O(N^2) $ となる。
• 送信レートおよびエネルギー効果の単位リソースあたりの割合に基づく優先順位ソーティングを用い、計算量を $ O(N \log N) $ に低減し、メモリ使用量を $ \mathcal{O}(1) $ に抑えるグリーディアルゴリズム（GA）を提案する。
• 2段階割り当てを導入：まず、$ \frac{P_i R_i^0}{I_i} $ の比に基づくグリーディキャッシュを実施し、その後、$ \frac{R_i^0 - R_i^1}{k I_i w_i f_1^2} $ の比に基づく追加のオフロードを実施する。
• ファイルの人気度およびデバイスの能力が異なる非対称な状況にフレームワークを拡張し、分析に用いるために正規化された指標 $ \bar{C}' $ および $ \bar{E}' $ を導入する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 モバイルVRデバイスにおけるキャッシュおよびコンピューティングオフロードをどのように共同最適化することで、平均送信レートを最小化できるか？
• RQ2 遅延およびエネルギー制約のもとで、モバイルVR配信における通信、計算、キャッシュの根本的トレードオフは何か？
• RQ3 デバイス側のコンピューティングおよびキャッシュ能力を活用することで、通信オーバーヘッドを効果的に低減できる条件は何か？
• RQ4 ファイルの人気度およびデバイス能力のばらつき（例：システムの非対称性）が、通信、計算、キャッシュの最適なトレードオフに与える影響は何か？
• RQ5 低複雑性アルゴリズムは、非対称なモバイルVR環境でもほぼ最適な性能を達成できるか？

主な発見

• 対称的状況では、最適な共同キャッシュおよびオフロードポリシーが、最小平均送信レートの閉形式表現を達成する。
• $ \frac{N\bar{E}}{kf_1^2 I w} > C $ の場合、最小送信レート $ R^* $ はキャッシュサイズ $ C $ に対して線形に減少するが、それ以外の場合は一定に保たれる。
• $ \frac{N\bar{E}}{kf_1^2 I w} > C $ かつ $ R^0 \geq R^1 $ の場合、プロセッサ周波数 $ f_1 $ が上昇するにつれて送信レート $ R^* $ は最初は減少し、その後増加するため、非単調なトレードオフが生じる。
• $ R^0 < R^1 $ の場合、$ R^* $ は $ f_1 $ に依存せず一定に保たれ、計算オフロードの利得が飽和していることを示している。
• 提案されたグリーディアルゴリズムは、$ \mathcal{O}(N\log N) $ の時間計算量および $ \mathcal{O}(1) $ のメモリ使用量を達成し、大規模システムにおいて実用的である。
• 数値結果により、非対称な状況下でも3Cトレードオフが対称的状況と類似した挙動を示すことが確認され、ファイルの人気度が上昇するに従いキャッシュ利得のリターンが減少する（$ \gamma = 0.8 $）ことが示された。