[论文解读] A Novel Centralized Strategy for Coded Caching with Non-uniform Demands

Pierre Quinton, Saeid Sahraei+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 31, 2018

Caching and Content Delivery参考文献 8被引用 5

一句话总结

本文提出了一种新颖的集中式编码缓存策略，适用于非均匀文件热度，可在保持统一子分段化的同时实现按文件不同的缓存分配，从而在无需零填充的情况下实现跨不同热度文件的线性编码。该方案通过优化缓存放置与数据传输策略，针对偏斜的请求分布，显著降低了传输速率——相比最先进的分组策略，速率降低最高达11%，尤其在热门文件中等至高度请求时效果显著。

ABSTRACT

Despite significant progress in the caching literature concerning the worst case and uniform average case regimes, the algorithms for caching with nonuniform demands are still at a basic stage and mostly rely on simple grouping and memory-sharing techniques. In this work we introduce a novel centralized caching strategy for caching with nonuniform file popularities. Our scheme allows for assigning more cache to the files which are more likely to be requested, while maintaining the same sub-packetization for all the files. As a result, in the delivery phase it is possible to perform linear codes across files with different popularities without resorting to zero-padding or concatenation techniques. We will describe our placement strategy for arbitrary range of parameters. The delivery phase will be outlined for a small example for which we are able to show a noticeable improvement over the state of the art.

研究动机与目标

• 解决在非均匀文件热度下最小化预期传输速率的开放问题。
• 克服现有基于分组的策略中因子分段化不均而无法实现跨组编码的技术障碍。
• 设计一种缓存放置策略，为热门文件分配更多缓存，同时保持所有文件的子分段化程度相等。
• 通过消除对零填充或拼接的依赖，实现跨不同热度文件的线性编码。
• 在实际参数范围内，展示该方案相较于现有分组与内存共享方案的性能优势。

提出的方法

• 提出一种缓存放置策略，根据文件热度将缓存划分为多个段，为更热门的文件分配更大的段。
• 采用一种结构化的子分段化方案，确保所有文件被划分为相同数量的子文件，从而在不同热度的文件间保持统一的子分段化。
• 在数据传输阶段采用线性编码，将来自不同热度组的子文件组合，利用统一的子分段化实现跨组编码。
• 在热度组之间应用内存共享原理，但避免了传统分组策略中因子分段化不匹配而引发的问题。
• 通过用户请求的概率模型推导传输速率，计算所有请求向量下的期望速率。
• 在小型系统（K=3, N=2）上验证该方案，给出明确的传输策略，并与基于分组的方案及信息论下界进行性能比较。

实验结果

研究问题

• RQ1 在非均匀文件热度下，集中式缓存策略能否实现低于现有分组策略的预期传输速率？
• RQ2 是否可能在保持所有文件统一子分段化的同时，为不同热度的文件分配不均等的缓存大小？
• RQ3 能否在不使用零填充或拼接的情况下，有效实现跨不同热度文件的线性编码？
• RQ4 当子分段化保持统一时，非均匀需求下的可实现速率区域是什么？
• RQ5 在中等到高热度偏斜的情况下，该方案相较于最先进方法在速率降低方面表现如何？

主要发现

• 当K=3, N=2, M=1且p≈0.738时，所提策略β相比基于分组的策略α，预期传输速率降低11%。
• 当M=1时，该方案的速率表达式为2/3 − (1/3)p³，对于p∈(0.5, 0.794)区间，严格优于分组策略α。
• 当p > 0.794时，两种策略的速率均为1−p³，表明在高热度场景下，该方案达到已知最佳性能。
• 当M=1时，策略β的速率为2/3 − (1/3)p³，低于策略α的2/3 − (1/6)(p³ + (1−p)³)，在p∈(0.5, 0.794)区间内。
• 对于K=3, N=2，可实现的内存-速率区域是不同(r₁,r₂)对所导出点的凸包，策略β提供的边界比以往方法更紧。
• 性能增益在M=1附近最为显著，相比策略α最高可达11%的增益，且在广泛缓存尺寸范围内保持最优或近似最优。