移动服务的设备计算与边缘计算：面向功耗最小化的时延感知决策
信息论
2019-06-24 v2 math.IT
摘要
为移动应用提供高计算资源的一项有前景技术是将处理任务卸载到云端。利用云端的丰富处理能力，移动边缘计算使电池受限的移动设备能够运行资源密集型应用并节省功耗。然而，边缘计算比设备计算消耗更少功耗并非总是成立。移动设备将文件传输到云端可能比自行运行任务耗费更多功耗。本文研究在多小区多用户 OFDMA 移动边缘计算网络中通过数据卸载实现移动设备功耗最小化问题。我们将最大可接受时延作为网络中需满足的 QoS 度量。我们将该问题表述为混合整数非线性问题，并使用 D.C. 近似转化为凸形式。为求解转化后的优化问题，我们提出了联合功率分配与信道分配及决策的集中式与分布式算法。仿真结果表明，利用所提算法可实现可观的功耗节省，例如相较于本地计算基线，对大比特流尺寸约节省 60%。
引用
@article{arxiv.1711.03771,
title = {Device vs Edge Computing for Mobile Services: Delay-aware Decision Making to Minimize Power Consumption},
author = {Meysam Masoudi and Cicek Cavdar},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.03771},
year = {2019}
}