[논문 리뷰] Joint Computation and Communication Cooperation for Energy-Efficient Mobile Edge Computing

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

IoT and Edge/Fog Computing참고 문헌 28인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 이동형 엣지 컴퓨팅(MEC) 환경에서 지연 시간 제약 조건 하에 에너지 소비를 최소화하기 위해 계산 및 통신 협업 프레임워크를 제안한다. 사용자가 허브를 통해 부분 계산을 위탁하고, 허브를 중계로 액세스 포인트(AP)로 위탁함으로써, 시간, 전력, CPU 주파수 할당을 최적화하여 비협력 기준 대비 뚜렷한 에너지 효율성 향상을 달성한다.

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

• 제한된 장치 자원을 가진 지연 시간 제약 조건이 있는 이동형 엣지 컴퓨팅 시스템에서 에너지 효율성 향상 문제를 해결하기 위해.
• 사용자와 MEC 서버로의 위탁을 위해 허브 노드가 현지 계산과 중계 역할을 동시에 수행하는 협업 프레임워크를 설계하기 위해.
• 사용자 및 허브에서의 시간, 전송 전력, CPU 주파수 할당을 공동으로 최적화하여 총 에너지 소비를 최소화하기 위해.
• 제안된 협업 프로토콜 하에서 부분 위탁 및 이진 위탁 모델의 성능을 평가하기 위해.
• 기존 비협력적 기법에 비해 통합 계산-통신 협업의 우수성을 입증하기 위해.

제안 방법

• 사용자가 1단계에서 허브로 위탁하고, 허브가 2~3단계에서 계산을 수행하며, 4단계에서 액세스 포인트(AP)로 위탁하기 위해 중계 역할을 하는 순차적 협업을 허용하는 4단계 전송 프로토콜을 도입한다.
• 사용자 및 허브 노드에서의 시간, 전송 전력, CPU 주파수 할당에 대한 공동 최적화 프레임워크를 개발한다.
• 두 가지 위탁 전략을 모델링한다: 부분 위탁(작업이 사용자, 허브, AP 간에 분할됨)과 이진 위탁(작업이 한 노드에서 완전히 실행됨).
• 비볼록 자원 할당 문제를 최적으로 해결하기 위해 볼록 최적화 기법과 카우시-카라슈-쿠른-터커(KKT) 조건을 사용한다.
• 지연 시간 및 하드웨어 제약 조건 하에서 최적의 전력 및 시간 할당에 대한 폐형 표현식을 유도한다.
• 이중성과 보완성 조건을 적용하여 이중 문제의 유계성과 최적 해를 도출한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 지연 시간 제약 조건이 있는 MEC 시스템에서 통합 계산 및 통신 협업은 에너지 효율성 향상에 어떻게 기여하는가?
• RQ2 허브 노드가 존재하는 3노드 MEC 시스템에서 시간, 전력, CPU 주파수 할당의 최적 배분은 무엇인가?
• RQ3 제안된 협업 프로토콜은 비협력적 기법에 비해 에너지 소비 및 계산 용량 측면에서 어떻게 비교되는가?
• RQ4 통합 협업 하에서 부분 위탁과 이진 위탁의 성능 향상은 어떠한가?
• RQ5 이중성과 KKT 조건을 사용하여 통합 자원 할당을 위한 비볼록 최적화 문제를 최적으로 해결할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 통합 계산 및 통신 협업은 비협력 기준 대비 뚜렷한 에너지 효율성 향상과 계산 용량 향상을 달성한다.
• 순차적 작업 위탁과 협업 중계를 허용하는 4단계 프로토콜을 통해 최적의 자원 할당이 달성된다.
• 수치 결과는 부분 위탁 및 이진 위탁 모델 모두에서 총 에너지 소비가 상당히 감소함을 보여준다.
• KKT 조건과 이중성 이론을 사용하여 최적의 시간 및 전력 할당에 대한 폐형 표현식이 도출된다.
• 특정 라그랑주 승수 제약 조건이 충족될 때에만 이중 함수가 유계가 되며, 이는 문제의 해법 가능성 보장을 한다.
• 사용자, 허브, AP 간의 효율적 작업 분할과 중계 협업을 통해 기존 기법보다 뛰어난 성능을 발휘한다.