WAVE高级多信道操作下车载云中CUDA加速应用调度
网络与互联网体系结构
2020-12-24 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
本文提出一种新颖的高级活动感知（AAA）方案，以基于IEEE 1609.4标准优化并改进无线接入车载环境（WAVE）中的多信道操作。所提方案依靠对车载安全负载的感知，动态寻找在服务信道间隔（SCHI）与控制信道间隔（CCHI）之间切换的最优配置。SCHI用于非关键应用（例如信息娱乐），而CCHI用于关键应用（例如安全相关）。我们在不牺牲时延和带宽等其他应用需求的前提下最大化信道利用率。我们的方案在网络模拟器-3（NS3）中实现并评估。在使用NS3对车载云（VC）负载和车载自组织网络（VANETs）配置进行实时仿真时，我们保证了标准在VANETs中所实现的默认同步间隔（SI）。我们还评估了一种基于马尔可夫决策过程（MDP）的方案以及一种快速贪心启发式方法，以在IEEE 1609.4和所提AAA方案的机会式V2I版本下优化车载任务放置问题。我们的解决方案通过考虑分布式虚拟化VC资源的总体利用率以及车载任务包（BOTs）的顺序与并行放置，给出VC的回报。我们给出的仿真指标证明，所提方案显著提升了用于非安全应用的上传包吞吐量并降低其平均时延，同时像IEEE 1609.4标准一样为安全相关应用维持了可靠通信（经由CCHI）。
引用
@article{arxiv.2012.12419,
title = {CUDA-Accelerated Application Scheduling in Vehicular Clouds Under Advanced Multichannel Operations in WAVE},
author = {Yassine Maalej and Elyes Balti},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.12419},
year = {2020}
}