[논문 리뷰] Efficient Resource Allocation for Relay-Assisted Computation Offloading in Mobile Edge Computing

Xihan Chen, Yunlong Cai외 4명|arXiv (Cornell University)|2019. 09. 01.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 25인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 이동형 엣지 컴퓨팅에서 리레이어드 보조 계산 오프로딩(RACO)을 위한 하이브리드 리레이팅(HR) 방식을 제안한다. 두 개의 독립된 주파수 대역을 사용하여 결과 공유에는 앰플리파이-앤드-포워드를, 작업 전송에는 디코딩-앤드-포워드를 적용한다. 오프로딩 비율, 대역폭, 프로세서 속도, 전송 전력 등을 종합적으로 최적화함으로써, CCCP 기반 반복 알고리즘을 통해 가중치 합 지연과 에너지 소비를 최소화하며, 복잡도를 감소시킨 채 기존의 기준 대비 뛰어난 성능을 달성한다.

ABSTRACT

In this article, we consider the problem of relay assisted computation offloading (RACO), in which user A aims to share the results of computational tasks with another user B through wireless exchange over a relay platform equipped with mobile edge computing capabilities, referred to as a mobile edge relay server (MERS). To support the computation offloading, we propose a hybrid relaying (HR) approach employing two orthogonal frequency bands, where the amplify-and-forward scheme is used in one band to exchange computational results, while the decode-and-forward scheme is used in the other band to transfer the unprocessed tasks. The motivation behind the proposed HR scheme for RACO is to adapt the allocation of computing and communication resources both to dynamic user requirements and to diverse computational tasks. Within this framework, we seek to minimize the weighted sum of the execution delay and the energy consumption in the RACO system by jointly optimizing the computation offloading ratio, the bandwidth allocation, the processor speeds, as well as the transmit power levels of both user $A$ and the MERS, under practical constraints on the available computing and communication resources. The resultant problem is formulated as a non-differentiable and nonconvex optimization program with highly coupled constraints. By adopting a series of transformations and introducing auxiliary variables, we first convert this problem into a more tractable yet equivalent form. We then develop an efficient iterative algorithm for its solution based on the concave-convex procedure. By exploiting the special structure of this problem, we also propose a simplified algorithm based on the inexact block coordinate descent method, with reduced computational complexity. Finally, we present numerical results that illustrate the advantages of the proposed algorithms over state-of-the-art benchmark schemes.

연구 동기 및 목표

• 동적인 사용자 및 작업 수요에 따라 저지연, 에너지 효율적인 계산 오프로딩을 해결한다.
• 리레이터드 환경에서 이동형 엣지 리레이터 서버(MERS)를 통해 두 사용자 간에 계산 결과를 효율적으로 공유할 수 있도록 한다.
• 계산 및 통신 자원에 대한 실용적 제약 조건 하에서 실행 지연과 에너지 소비의 가중치 합을 최소화한다.
• 두 사용자 및 MERS에 대해 계산 오프로딩 비율, 대역폭 할당, 프로세서 속도, 전송 전력을 종합적으로 최적화한다.
• 비다양성, 비볼록 최적화 문제에 대해 고도로 결합된 제약 조건을 효과적으로 해결할 수 있는 저복잡도 알고리즘을 개발한다.

제안 방법

• 두 개의 독립 주파수 대역을 사용하는 하이브리드 리레이팅(HR) 방식을 제안한다: 결과 교환에는 앰플리파이-앤드-포워드, 미처리 작업 전송에는 디코딩-앤드-포워드를 적용한다.
• 계산 및 통신 자원에 대한 결합된 제약 조건이 있는 비다양성, 비볼록 최적화 프로그램으로 자원 할당 문제를 수립한다.
• 변수 치환과 보조 변수를 사용하여 원래 문제를 더 다룰 수 있는 형태로 변환한다.
• 재구성된 문제를 해결하기 위해 볼록-비볼록 절차(CCCP) 기반의 반복 알고리즘을 개발하며, 수렴 보장을 제공한다.
• 계산 복잡도를 감소시키면서도 성능를 유지하기 위해 비정확한 블록 좌표 강하 방법을 활용한 단순화된 알고리즘을 제안한다.
• 일阶 최적성 조건과 타당 집합 상의 프로젝션을 활용하여 닐림형 업데이트를 제공하는 이분법 방법을 통해 이중 문제를 해결한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 리레이터드 보조 계산 오프로딩 시스템에서 자원 할당을 종합적으로 최적화하여 지연과 에너지 소비를 동시에 최소화할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ2 이동형 엣지 리레이터 서버를 갖춘 두 사용자 MEC 환경에서 계산 오프로딩과 통신 리레이팅 간의 최적 트레이드오프는 무엇인가?
• RQ3 비다양성 및 비볼록 특성을 지닌 종합 최적화 문제를 저복잡도 알고리즘으로 효과적으로 해결할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ4 RACO 시스템에서 기존의 리레이팅 방법에 비해 하이브리드 리레이팅 방식을 사용할 경우 성능 향상은 어느 정도 달성될 수 있는가?
• RQ5 동적인 사용자 요구와 다양한 계산 작업은 이동형 엣지 네트워크에서 적응형 자원 할당 전략 설계에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 제안된 CCCP 기반 반복 알고리즘은 수렴을 보이며, 가중치 합 지연과 에너지 소비를 최소화하는 데 있어 최신 기준 기술보다 뛰어난 성능을 달성한다.
• 단순화된 비정확한 블록 좌표 강하 알고리즘은 계산 복잡도를 감소시키면서도 거의 최적에 가까운 성능를 유지하여 실시간 구현에 적합하다.
• 수치 결과는 하이브리드 리레이팅 방식이 작업 오프로딩과 결과 공유를 효과적으로 균형 잡아, 종단 간 지연을 낮추고 에너지 소비를 감소시킴을 보여준다.
• 이분법 기반 이중 분해 방법은 닐림형 전력 할당 업데이트를 통해 이중 문제를 효율적으로 해결하며, 빠른 수렴을 보장한다.
• 알고리즘 설계는 반복적인 볼록 근사화를 통해 비다양성 및 비볼록 최적화 문제의 특성을 효과적으로 다루었다.
• 기존의 단일 디코딩-앤드-포워드 또는 앰플리파이-앤드-포워드 방식에 비해 제안된 시스템은 특히 고부하 조건에서 가중치 합 비용을 뚜렷이 감소시킨다.