論文の概要: CoRaiS: Lightweight Real-Time Scheduler for Multi-Edge Cooperative Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09671v2
• Date: Mon, 20 May 2024 08:38:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-21 23:00:48.516846
• Title: CoRaiS: Lightweight Real-Time Scheduler for Multi-Edge Cooperative Computing
• Title（参考訳）: CoRaiS: マルチエッジ協調コンピューティングのための軽量リアルタイムスケジューリング
• Authors: Yujiao Hu, Qingmin Jia, Jinchao Chen, Yuan Yao, Yan Pan, Renchao Xie, F. Richard Yu,
• Abstract要約: 複数のエッジの制約されたリソースを強力なリソースプールに結合するマルチエッジ協調コンピューティングは、大きな利益をもたらす可能性がある。 しかし、大量の異種資源の構成とスケジューリング戦略の欠如により、マルチエッジコンピューティングシステムのモデリングと協調が特に複雑になる。 本稿では、まず、複雑なハードウェア構成を保護し、異種エッジで異なるサービス機能を再定義するシステムレベルの状態評価モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.99310493126955
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Multi-edge cooperative computing that combines constrained resources of multiple edges into a powerful resource pool has the potential to deliver great benefits, such as a tremendous computing power, improved response time, more diversified services. However, the mass heterogeneous resources composition and lack of scheduling strategies make the modeling and cooperating of multi-edge computing system particularly complicated. This paper first proposes a system-level state evaluation model to shield the complex hardware configurations and redefine the different service capabilities at heterogeneous edges. Secondly, an integer linear programming model is designed to cater for optimally dispatching the distributed arriving requests. Finally, a learning-based lightweight real-time scheduler, CoRaiS, is proposed. CoRaiS embeds the real-time states of multi-edge system and requests information, and combines the embeddings with a policy network to schedule the requests, so that the response time of all requests can be minimized. Evaluation results verify that CoRaiS can make a high-quality scheduling decision in real time, and can be generalized to other multi-edge computing system, regardless of system scales. Characteristic validation also demonstrates that CoRaiS successfully learns to balance loads, perceive real-time state and recognize heterogeneity while scheduling.
• Abstract（参考訳）: 複数のエッジの制約されたリソースを強力なリソースプールに組み合わせたマルチエッジ協調コンピューティングは、膨大な計算能力、応答時間の改善、より多様化したサービスなど、大きなメリットをもたらす可能性がある。 しかし、大量の異種資源の構成とスケジューリング戦略の欠如により、マルチエッジコンピューティングシステムのモデリングと協調が特に複雑になる。 本稿では、まず、複雑なハードウェア構成を保護し、異種エッジで異なるサービス機能を再定義するシステムレベルの状態評価モデルを提案する。 第二に、分散到着要求を最適にディスパッチする整数線形プログラミングモデルが設計されている。 最後に,学習に基づく軽量リアルタイムスケジューラCoRaiSを提案する。 CoRaiSは、マルチエッジシステムのリアルタイム状態とリクエスト情報を埋め込み、埋め込みとポリシーネットワークを組み合わせてリクエストをスケジュールし、すべてのリクエストの応答時間を最小化する。 評価結果は,CoRaiSがリアルタイムに高品質なスケジューリング決定を下し,システムスケールに関わらず,他のマルチエッジコンピューティングシステムに一般化可能であることを検証した。 特性検証はまた、CoRaiSが負荷のバランスをうまく学習し、リアルタイムの状態を認識し、スケジューリング中に不均一性を認識することを実証している。

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