Tytuł artykułu
Autorzy
Identyfikatory
Warianty tytułu
Energy-efficient computations offloading with resource allocation for the fog architecture
Konferencja
Krajowa Konferencja Radiokomunikacji, Radiofonii i Telewizji (17-18.09.2020 ; Łódź, Polska)
Języki publikacji
Abstrakty
W niniejszej pracy zaproponowano algorytm zarządzający zadaniami obliczeniowymi w sieci typu mgła minimalizujący całkowitą zużywaną energię przy ograniczeniu maksymalnego dopuszczalnego opóźnienia ich transmisji (w sieci przewodowej i bezprzewodowej) i realizacji. Zdefiniowany problem optymalizacyjny uwzględnia wykonania zadań obliczeniowych w urządzeniu końcowym bądź w węźle sieci wyższego rzędu. Optymalne rozwiązanie zostało wyznaczone dla określonej alokacji zasobów transmisyjnych i obliczeniowych oraz częstotliwości taktowania procesora realizującego obliczenia. Wyniki symulacji pokazują efektywność proponowanej metody.
In this paper, the algorithm of computations offloading is proposed, which minimizes the total energy consumption required for the (wireless and wired) transmission and processing of computational tasks in a fog network with the maximum overall delay constraint. The defined optimization problem takes the options of either local or distant (in a fog network node) tasks processing into account. The optimal solution has been obtained for the transmission- and computational resources allocation and for the determined processor clock frequency. The simulation results show the effectiveness of the proposed method.
Wydawca
Rocznik
Tom
Strony
227--232, CD
Opis fizyczny
Bibliogr. 8 poz., rys., tab.
Twórcy
autor
- Instytut Radiokomunikacji, Wydział Informatyki i Telekomunikacji, Politechnika Poznańska, ul. Polanka 3, 61-131 Poznań
autor
- Instytut Radiokomunikacji, Wydział Informatyki i Telekomunikacji, Politechnika Poznańska, ul. Polanka 3, 61-131 Poznań
Bibliografia
- [1] Bossy, B., Bogucka, H., 2016, “Optimization of energy efficiency in computationally-aware adaptive ofdm systems”. 2016 IEEE PIMRC 2016, 1–6.
- [2] Cheng, K., Teng, Y., Sun,W., Liu, A.,Wang, X., 2018, “Energy-Efficient Joint Offloading and Wireless Resource Allocation Strategy in Multi-MEC Server Systems”. IEEE ICC 2018, 1–6.
- [3] Deng, R., Lu, R., Lai, C., Luan, T. H., Liang, H., 2016, “Optimal workload allocation in fog-cloud computing toward balanced delay and power consumption”. IEEE Internet of Things Journal, 3 (6): 1171–1181.
- [4] Dinh, T. Q., Tang, J., La, Q. D., Quek, T. Q. S., 2017, “Offloading in mobile edge computing: Task allocation and computational frequency scaling”. IEEE TCOM, 65 (8): 3571–3584.
- [5] Jalali, F., Hinton, K., Ayre, R., Alpcan, T., Tucker, R. S., 2016, “Fog computing may help to save energy in cloud computing”. IEEE JSAC, 34 (5): 1728–1739.
- [6] Kopras, B., Idzikowski, F., Kryszkiewicz, P., 2019, “Power consumption and delay in wired parts of fog computing networks”. 2019 IEEE Sustainability through ICT Summit (StICT), 1–8.
- [7] Kryszkiewicz, P., Idzikowski, F., Bossy, B., Kopras, B., Bogucka, H., 2019, “Energy savings by task offloading to a fog considering radio front-end characteristics”. IEEE PIMRC 2019, 1–6.
- [8] Park, S., Park, J., Shin, D.,Wang, Y., Xie, Q., Pedram, M., Chang, N., 2013, “Accurate modeling of the delay and energy overhead of dynamic voltage and frequency scaling in modern microprocessors”. IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems, 32 (5): 695–708.
Uwagi
PL
Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2021).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-2885d9db-de2f-44e9-b26b-6658dda473bb