[論文レビュー] Cooperative Computation and Communication for Mobile Edge Computing.

Xiaowen Cao, Feng Wang+3 more|arXiv (Cornell University)|May 15, 2018

Stochastic Gradient Optimization Techniques被引用数 1

ひとこと要約

本稿では、ユーザ、ヘルパー、アクセスポイントの3ノードからなるモバイルエッジコンピューティング（MEC）システムにおいて、遅延制約下で総消費エネルギーを最小化することを目的とした、計算と通信の共同協力フレームワークを提案する。部分的およびバイナリオフロードに適した4スロットプロトコルを導入することで、時間、パワー、CPU周波数の割り当てを共同最適化し、非協力的ベンチマークと比較してエネルギー効率および計算能力の面で顕著な向上を達成する。

ABSTRACT

This paper proposes a novel user cooperation approach in both computation and communication for mobile edge computing (MEC) systems to improve the energy efficiency for latency-constrained computation. We consider a basic three-node MEC system consisting of a user node, a helper node, and an access point (AP) node attached with an MEC server, in which the user has latency-constrained and computation-intensive tasks to be executed. We consider two different computation offloading models, namely the partial and binary offloading, respectively. Under this setup, we focus on a particular finite time block and develop an efficient four-slot transmission protocol to enable the joint computation and communication cooperation. Besides the local task computing over the whole block, the user can offload some computation tasks to the helper in the first slot, and the helper cooperatively computes these tasks in the remaining time; while in the second and third slots, the helper works as a cooperative relay to help the user offload some other tasks to the AP for remote execution in the fourth slot. For both cases with partial and binary offloading, we jointly optimize the computation and communication resources allocation at both the user and the helper (i.e., the time and transmit power allocations for offloading, and the CPU frequencies for computing), so as to minimize their total energy consumption while satisfying the user's computation latency constraint. Although the two problems are non-convex in general, we propose efficient algorithms to solve them optimally. Numerical results show that the proposed joint computation and communication cooperation approach significantly improves the computation capacity and energy efficiency at the user and helper nodes, as compared to other benchmark schemes without such a joint design.

研究の動機と目的

• ユーザとヘルパーノード間の協力を可能にすることで、遅延制約下におけるエネルギー効率の課題に取り組む。
• 従来のオフロード方式が計算と通信を別々に扱うという限界を克服する。
• 総消費エネルギーを最小化するため、時間、パワー、CPU周波数の割り当てを共同最適化するフレームワークを設計する。
• ユーザの計算遅延制約を満たしつつ、システム全体のエネルギー効率を最大化する。
• 部分的およびバイナリオフロードの両状況において、非協力的ベンチマークと比較して提案手法の性能を評価する。

提案手法

• ユーザからヘルパーへの計算オフロードと、ヘルパーからAPへの通信リレーリングを可能にする2重協力の4スロット伝送プロトコルを導入する。
• 有限時間ブロック内に部分的およびバイナリオフロード戦略をモデル化し、多様なタスクタイプをサポートする。
• エネルギー最小化を目的として、ユーザおよびヘルパーノードにおける時間割り当て、送信パワー、CPU周波数の共同最適化を実施する。
• 非凸最適化問題に対処するため、凸緩和および反復最適化技術を用いる。
• 非凸性に対処し、最適解を導出するために逐次凸近似（SCA）手法を採用する。
• 特定の制約下で最適パワーおよび時間割り当ての閉形式表現を導出し、計算効率を向上させる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 遅延制約下のMECシステムにおいて、計算と通信の共同協力はどのようにエネルギー効率を向上させるか？
• RQ2 部分的オフロードにおいて、総消費エネルギーを最小化するための最適な時間、パワー、CPU周波数の割り当ては何か？
• RQ3 エネルギー効率および計算能力の観点から、提案プロトコルはバイナリオフロードと比べてどのように差をつけるか？
• RQ4 計算リソースと通信リソースの共同最適化は、従来の非協力的手法を上回る性能を発揮できるか？
• RQ5 厳密な遅延制約下において、ユーザとヘルパー間の協力はシステム性能にどのような影響を与えるか？

主な発見

• 提案された計算・通信の共同協力により、非協力的ベンチマークと比較してエネルギー効率が顕著に向上した。
• 4スロットプロトコルにより、効果的なタスクオフロードとリレーコoperationが可能となり、計算能力の向上とエネルギー節約の両面で効果を発揮した。
• 非凸性が存在するにもかかわらず、部分的およびバイナリオフロード両モデルにおいて最適解を達成する共同最適化フレームワークを実現した。
• 数値結果から、共同設計を含まない手法と比較して、提案手法が総消費エネルギーをより効果的に削減することが示された。
• ヘルパーノードは、計算のオフロードとデータリレーリングにおいて重要な役割を果たし、ユーザのエネルギー消費と遅延を低減した。
• 特に高遅延および高計算負荷のシナリオにおいて、性能向上が顕著に現れ、本手法のロバスト性が裏付けられた。