[論文レビュー] Joint Computation and Communication Cooperation for Energy-Efficient Mobile Edge Computing

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

IoT and Edge/Fog Computing参考文献 28被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、遅延制約下でのエネルギー消費を最小限に抑えるために、モバイルエッジコンピューティング（MEC）における共同計算・通信協力フレームワークを提案する。ユーザーがタスクをヘルパーにオフロードして部分的計算を実行させるとともに、ヘルパーをリレーノードとして利用してアクセスポイント（AP）にオフロードすることで、時間、電力、CPU周波数の割り当てを最適化し、非協力的ベンチマークと比較して顕著なエネルギー効率の向上を達成する。

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

• 制限されたデバイスリソースを有する遅延制約下のモバイルエッジコンピューティングシステムにおけるエネルギー効率の課題に対処すること。
• ユーザーのローカル計算を支援するとともに、MECサーバーへのオフロードのリレーノードとして機能する協力フレームワークを設計すること。
• ユーザーおよびヘルパーにおける時間、送信電力、CPU周波数の割り当てを共同で最適化し、総合的なエネルギー消費を最小化すること。
• 提案された協力プロトコル下での部分的オフロードおよびバイナリオフロードモデルの性能を評価すること。
• 従来の非協力的手法と比較して、共同計算・通信協力が優れていることを示すこと。

提案手法

• 4スロットの送信プロトコルを導入し、順次協力を可能にする：スロット1でユーザーがヘルパーにオフロード、スロット2〜3でヘルパーが計算、スロット4でヘルパーがリレーノードとしてAPにオフロードする。
• ユーザーおよびヘルパーの両方における時間、送信電力、CPU周波数割り当ての共同最適化フレームワークを構築する。
• 2つのオフロード戦略をモデル化する：部分的オフロード（タスクをユーザー、ヘルパー、APの間で分割）とバイナリオフロード（タスクを1つのノードで完全に実行）。
• 凸最適化技術とKKT条件を用いて、非凸なリソース割り当て問題を最適に解く。
• 遅延およびハードウェア制約の下で、最適な電力および時間割り当ての閉形式表現を導出する。
• 双対性および相補性スラックネスを適用し、双対問題の有界性を証明し、最適解を導出する。

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、共同計算および通信協力はどのようにエネルギー効率を向上させるか？
• RQ2 ヘルパーを含む3ノードMECシステムにおいて、時間、電力、CPU周波数の最適割り当ては何か？
• RQ3 提案された協力プロトコルは、非協力的手法と比較してエネルギー消費および計算能力の点でどのように異なるか？
• RQ4 共同協力下での部分的オフロードとバイナリオフロードの性能向上は何か？
• RQ5 双対性およびKKT条件を用いて、共同リソース割り当ての非凸最適化問題を最適に解くことは可能か？

主な発見

• 提案された共同計算・通信協力は、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両面で顕著な向上を達成する。
• 順次タスクオフロードと協力リレーリングを可能にする4スロットプロトコルを通じて、最適なリソース割り当てが実現される。
• 数値結果から、部分的およびバイナリオフロードモデルの両方において、総合的なエネルギー消費が顕著に低減されていることが示された。
• KKT条件および双対性理論を用いて、時間および電力割り当ての最適解が閉形式で導出された。
• 特定のラグランジュ乗数制約が満たされている場合に限り、双対関数が有界となることが示され、問題の可解性が保証された。
• ユーザー、ヘルパー、AP間での効率的なタスク分割とリレーコーディネーションを可能にすることで、従来の手法を上回る性能が達成された。