[論文レビュー] Multiple Access Computational Offloading: Communication Resource Allocation in the Two-User Case (Extended Version)

Mahsa Salmani, Timothy N. Davidson|arXiv (Cornell University)|May 14, 2018

IoT and Edge/Fog Computing参考文献 21被引用数 12

ひとこと要約

本稿は、計算オフロードを伴う2ユーザー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最適な通信リソース割り当てフレームワークを提案し、さまざまな多重アクセス方式におけるエネルギー最小化を分析する。非分割および無限小に分割可能なタスクに対して、閉形式および準閉形式の解を導出しており、チャネル利得が非対称で遅延制約が厳しい場合、完全な多重アクセスチャネル利用はTDMAに比べて顕著にエネルギーを削減することが示されている。

ABSTRACT

By offering shared computational facilities to which mobile devices can offload their computational tasks, the mobile edge computing framework is expanding the scope of applications that can be provided on resource-constrained devices. When multiple devices seek to use such a facility simultaneously, both the available computational resources and the available communication resources need to be appropriately allocated. In this manuscript, we seek insight into the impact of the choice of the multiple access scheme by developing solutions to the mobile energy minimization problem in the two-user case with plentiful shared computational resources. In that setting, the allocation of communication resources is constrained by the latency constraints of the applications, the computational capabilities and the transmission power constraints of the devices, and the achievable rate region of the chosen multiple access scheme. For both indivisible tasks and the limiting case of tasks that can be infinitesimally partitioned, we provide a closed-form and quasi-closed-form solution, respectively, for systems that can exploit the full capabilities of the multiple access channel, and for systems based on time-division multiple access (TDMA). For indivisible tasks, we also provide quasi-closed-form solutions for systems that employ sequential decoding without time sharing or independent decoding. Analyses of our results show that when the channel gains are equal and the transmission power budgets are larger than a threshold, TDMA (and the suboptimal multiple access schemes that we have considered) can achieve an optimal solution. However, when the channel gains of each user are significantly different and the latency constraints are tight, systems that take advantage of the full capabilities of the multiple access channel can substantially reduce the energy required to offload.

研究の動機と目的

• マルチユーザー計算オフロードにおけるモバイルデバイスのエネルギー消費を最小化する集中型リソース割り当て戦略の開発。
• 特に完全チャネル能力利用とTDMAの比較を含む、多重アクセス方式のオフロードにおけるエネルギー効率への影響の分析。
• 非分割および分割可能なタスクにおけるエネルギー最小化のための閉形式および準閉形式解の導出。
• 非対称チャネル状態下で、先進的な多重アクセス技術がTDMAなどの従来方式に比べて実現する性能向上の評価。
• 遅延、電力、チャネル利用度のトレードオフを明らかにすることで、実用的なオフローディングシステムの設計インサイトを提供。

提案手法

• 2台のモバイルユーザーが共有エッジサーバーにタスクをオフロードするための、通信および計算リソースの共同割り当て問題を定式化する。
• 非分割タスクにおける完全多重アクセスチャネル利用およびTDMAのエネルギー最小化のための閉形式解を導出する。
• 分割可能なタスクおよび混合タスクタイプの問題に対して、座標降下法を用いて準閉形式解を求める。
• 遅延要件、送信電力制限、および異なる多重アクセス方式の実現可能レート領域からの制約を統合する。
• 最適な完全能力システムと比較して、部分的な性能を示す手法の分析のため、逐次復調および独立復調モデルを適用する。
• 最適解において有効な遅延制約から得られる等式制約を用いて、最適化問題の次元を低減する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 多重アクセス方式の選択が、2ユーザー系におけるモバイル計算オフロードのエネルギー効率にどのように影響を与えるか？
• RQ2 TDMAが完全能力多重アクセスよりも最適なエネルギー性能を達成するチャネルおよび電力条件は何か？
• RQ3 非分割および分割可能なタスクが存在する状況下で、エネルギー最小化リソース割り当てのための閉形式または準閉形式解は何か？
• RQ4 非対称チャネル利得とタイトな遅延制約が、先進的多重アクセス方式と従来方式との間の性能差にどのように影響を与えるか？
• RQ5 有効な遅延制約から得られる等式制約を、最適化問題の次元削減に活用できるか？

主な発見

• チャネル利得が等しく、送信電力が閾値を超える場合、TDMAは最適なエネルギー性能を達成する。
• チャネル利得が非対称で遅延制約がタイトな場合、多重アクセスチャネルの完全能力を活用するシステムは、TDMAに比べて顕著に低いエネルギー消費を実現する。
• 非分割タスクでは、完全能力およびTDMA方式に対して閉形式解が導出され、逐次復調および独立復調の場合は準閉形式解が得られた。
• 非分割および分割可能なタスクが混在する混合タスクタイプの最適化問題は、有効な遅延制約から得られる等式制約を活用することで次元が低減された。
• 低次元化された問題における目的関数は、各変数に関して準凸性を保ち、座標降下法による収束が可能である。
• 導出された解は、非対称チャネル環境下で、先進的な多重アクセス技術がモバイルデバイスのエネルギー消費を顕著に削減できることを示している。