[논문 리뷰] Cooperative Computation and Communication for Mobile Edge Computing.

Xiaowen Cao, Feng Wang외 3명|arXiv (Cornell University)|2018. 05. 15.

Stochastic Gradient Optimization Techniques인용 수 1

한 줄 요약

이 논문은 지연 시간 제약 조건 하에서 총 에너지 소비를 최소화하기 위해 세 노드로 구성된 모바일 에지 컴퓨팅(MEC) 시스템—사용자, 도우미, 액세스 포인트—에서 계산과 통신의 공동 협업 프레임워크를 제안한다. 부분적 및 이진 오픈로딩을 위한 사슬 슬롯 프로토콜을 도입함으로써, 시간, 전력, CPU 주파수 할당을 공동으로 최적화하여 비협업 기준 대비 에너지 효율성과 계산 용량에서 뚜렷한 향상을 이룬다.

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.

연구 동기 및 목표

• 지연 시간 제약 조건 하에서 에너지 효율성을 높이기 위해 사용자 및 도우미 노드 간의 협업을 가능하게 하여 에너지 효율성의 도전 과제를 해결한다.
• 기존의 계산과 통신을 별도로 다루는 오픈로딩 기법의 한계를 극복한다.
• 총 에너지 소비를 최소화하기 위해 시간, 전력, CPU 주파수 할당을 공동 최적화하는 프레임워크를 설계한다.
• 사용자의 계산 지연 시간 제약 조건을 충족시키면서 시스템의 에너지 효율성을 극대화한다.
• 부분 오픈로딩 및 이진 오픈로딩 시나리오에서 비협업 기준 대비 제안된 기법의 성능을 평가한다.

제안 방법

• 사용자로부터 도우미로의 계산 오픈로딩과 도우미로부터 액세스 포인트(AP)로의 통신 릴레이를 동시에 가능하게 하는 사슬 슬롯 전송 프로토콜을 도입한다.
• 유한한 시간 블록 내에서 다양한 작업 유형을 지원하기 위해 부분 오픈로딩 및 이진 오픈로딩 전략을 모델링한다.
• 에너지 소비 최소화를 위해 사용자 및 도우미 노드에서의 시간 할당, 전송 전력, CPU 주파수를 공동 최적화한다.
• 두 오픈로딩 모델에서 발생하는 비볼록 최적화 문제를 해결하기 위해 볼록화 기법과 반복 최적화 기법을 활용한다.
• 비볼록성을 다루고 최적 해를 도출하기 위해 순차적 볼록 근사( Successive Convex Approximation, SCA ) 기법을 적용한다.
• 특정 제약 조건 하에서 최적 전력 및 시간 할당에 대한 닫힌 형태의 수식을 유도하여 계산 효율성을 향상시킨다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 지연 시간 제약 조건이 있는 MEC 시스템에서 계산과 통신의 공동 협업은 에너지 효율성을 어떻게 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 부분 오픈로딩에서 총 에너지 소비를 최소화하기 위해 시간, 전력, CPU 주파수의 최적 할당은 어떻게 이루어져야 하는가?
• RQ3 에너지 효율성과 계산 용량 측면에서 제안된 프로토콜은 이진 오픈로딩 대비 어떻게 비교되는가?
• RQ4 기존의 비협업 기반 기법에 비해 계산 및 통신 자원의 공동 최적화가 성능을 뛰어넘을 수 있는가?
• RQ5 엄격한 지연 시간 제약 조건 하에서 사용자 및 도우미 간의 협업은 시스템 성능에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 제안된 계산 및 통신 공동 협업은 비협업 기준 대비 뚜렷한 에너지 효율성 향상을 이룬다.
• 사슬 슬롯 프로토콜은 효과적인 작업 오픈로딩과 릴레이 협업을 가능하게 하여 계산 용량 향상과 에너지 절감을 동시에 달성한다.
• 비볼록성에도 불구하고 공동 최적화 프레임워크는 부분 오픈로딩 및 이진 오픈로딩 모델 모두에 대해 최적 해를 달성한다.
• 수치 결과는 제안된 기법이 공동 설계가 없는 기법보다 총 에너지 소비를 더 효과적으로 줄임을 입증한다.
• 도우미 노드는 계산 오픈로딩 및 데이터 릴레이에 핵심적인 역할을 하여 사용자 에너지 소비와 지연 시간을 감소시킨다.
• 고지연 및 고계산 부담 시나리오에서 성능 향상이 특히 두드러지며, 이는 기법의 강건성을 입증한다.