MEET：面向智能与绿色6G网络的移动增强边缘智能
网络与互联网体系结构
2022-10-28 v1 机器学习
摘要
边缘智能是一种在无线边缘进行实时训练和推理的新兴范式，从而赋能关键任务型应用。相应地，基站（BSs）和边缘服务器（ESs）需要密集部署，这导致了巨大的部署和运营成本，尤其是能源成本。在本文中，我们提出了一种名为移动增强边缘智能（MEET）的新框架，该框架利用智能网联汽车的感知、通信、计算和自供电能力，服务于智能和绿色的6G网络。具体而言，运营商可以将基础设施车辆作为可移动的基站或边缘服务器，并以更灵活的方式进行调度，以适应通信和计算流量的波动。同时，机会性车辆的剩余计算资源被用于边缘训练和推理，其中移动性可通过带来更多计算资源、通信机会和多样化数据，进一步增强边缘智能。通过这种方式，部署和运营成本被分摊到大量可用的车辆上，从而以成本效益高且可持续的方式实现边缘智能。此外，这些车辆既可以由可再生能源供电以减少碳排放，也可以在非高峰时段更灵活地充电以削减电费。
引用
@article{arxiv.2210.15111,
title = {MEET: Mobility-Enhanced Edge inTelligence for Smart and Green 6G Networks},
author = {Yuxuan Sun and Bowen Xie and Sheng Zhou and Zhisheng Niu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.15111},
year = {2022}
}
备注
This paper has been accepted by IEEE Communications Magazine