【摘 要】
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在增强现实应用中,距离较近的多个用户请求很可能是相似或者相同的,从而导致同样的计算任务被重复执行。针对该问题,设计基于冗余任务消减的计算任务缓存系统。通过在边缘节
【机 构】
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江苏方天电力技术有限公司,南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,南京大学软件新技术与产业化协同创新中心
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目“面向多边缘云的资源调度与协作技术研究”(61872175),江苏省自然科学基金面上项目“基于模式挖掘的边缘云资源调度技术研究”(BK20181252)
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在增强现实应用中,距离较近的多个用户请求很可能是相似或者相同的,从而导致同样的计算任务被重复执行。针对该问题,设计基于冗余任务消减的计算任务缓存系统。通过在边缘节点设计任务缓存,使边缘服务器以自组织方式维护全局缓存。对客户端请求时延、用户轨迹、节点部署和总时延进行建模,基于此研究基站上边缘服务器的计算资源部署问题,在给定总的部署代价下优化平均请求时延,并将该问题转化为整数非线性规划问题,设计针对中小规模场景的IDM算法和针对大规模场景的LDM算法。实验结果表明:IDM算法的平均时延与参考最优解仅相差5.8
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