硕士生江志炜在IEEE车载技术大会VTC上发表论文

2023年3月，课题组的一篇论文“Latency Optimization for Heterogeneous Task Offloading in Cooperative MEC Network”，被IEEE第97届车载技术大会（2023 IEEE 97th Vehicular Technology Conference: VTC2023-Spring）录用。论文第一作者是硕士学生江志炜（本科来自东南大学信息科学与工程学院），第二作者是潘怡瑾老师，第三作者是江志炜的指导教师戚晨皓教授。大会将于2023年6月20-23日在意大利佛罗伦萨召开。

该论文研究了一个基于终端协作的移动边缘计算（Mobile Edge Computing, MEC）网络，它由多个终端和一个基站（Base Station, BS）组成，其中BS上部署有一个MEC服务器，用户设备（User Equipment, UEs）和MEC服务器可以帮助进行任务计算，即每个任务既可以在本地处理，也可以被卸载到附近的UE或MEC服务器的中进行处理。与传统的未考虑任务的异质性不同，本文认为系统中每个UE均产生不同大小的多个异构任务，它们可以被中央处理单元（Central Processing Unit,CPU）或图形处理单元（Graphics Processing Unit, GPU）处理。MEC服务器和每个UE都配备了计算能力不尽相同的CPU和GPU，它们以不同的方式对任务进行处理。基于CPU任务和GPU任务的数据大小进行了带宽分配，使CPU任务和GPU任务可以在不同的信道中串行传输。由于设备计算资源有限，很多任务需要排队处理。本文准确计算了每个任务在串行传输和串行处理中的排队延迟，每个任务完成处理的时延除了包括卸载传输时延和计算时延，还包括等待时延。文章的目标是在确保所有任务都能被成功传输和处理的条件下，最小化所有UE处理任务的最大时延。为了解决这个非凸的问题，文章提出了具有定向变异过程的离散差分进化算法（Discrete Differential Evolution Algorithm, DDE）。仿真结果表明，使用该算法获得的任务卸载方案相比任务随机卸载或本地处理有明显的性能增益，基于数据大小进行带宽分配的方案也小幅提高了系统性能。