本文首發(fā)于《中興通訊技術》。邊緣計算社區(qū)經(jīng)過溝通發(fā)布。
摘要：通過對移動邊緣計算（MEC）網(wǎng)絡的基本原理、應用場景，以及通信和計算的研究模型的闡述，提出了針對單用戶和多用戶 MEC 系統(tǒng)的綠色節(jié)能頻譜和計算資源綜合管理方案。通過分析當前 MEC 技術的局限和挑戰(zhàn)，認為 MEC 和人工智能技術的有機結(jié)合，能夠有效提高未來網(wǎng)絡的計算性能。
關鍵詞：移動邊緣計算；無線通信；資源管理
1.研究背景
隨著 5G 技術和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）的發(fā)展，無線設備的數(shù)目呈指數(shù)爆炸式增長，物聯(lián)網(wǎng)應用場景也越來越多樣化。這其中包括大量計算密集型和時延敏感型的應用，如虛擬現(xiàn)實、在線游戲等，這類應用需要強大的計算能力支持來滿足超低時延的要求。為了滿足這種需求，近年來，傳統(tǒng)的云計算網(wǎng)絡架構(gòu)正悄然向移動邊緣計算（MEC）網(wǎng)絡發(fā)生轉(zhuǎn)變：原本位于核心網(wǎng)云數(shù)據(jù)中心的計算服務和功能正在往網(wǎng)絡邊緣下沉，通過離用戶更近的基站和無線接入點向用戶提供無處不在的計算、存儲、通信等服務，從而有效降低用戶的計算時延和能耗，并大大提高整個網(wǎng)絡的資源利用率[1-4]。
MEC：移動邊緣計算
圖 1 MEC 系統(tǒng)架構(gòu)與應用
如圖 1 所示，在 MEC 系統(tǒng)中，用戶可將本地計算密集型的任務卸載（遷移）到 MEC 服務器中，讓它代為計算并向用戶回饋計算結(jié)果。與傳統(tǒng)的基于數(shù)據(jù)中心的移動云計算（MCC）相比，MEC 擁有如下幾方面明顯優(yōu)勢。
(1）更低時延：由于邊緣云離用戶更近且計算數(shù)據(jù)遷移到云的過程中不涉及在核心網(wǎng)中的數(shù)據(jù)傳輸，MEC 可以大大降低 MCC 中的數(shù)據(jù)傳播和核心網(wǎng)回程鏈路時延。另一方面，通過廣泛部署 MEC 服務器，每臺 MEC 服務器僅需向周邊少量用戶提供計算服務，從而達到較短的計算時延。因此，相較于 MCC 所需要的 100 毫秒量級時延，MEC 可滿足 1~10 毫秒量級的超低時延要求。
（2）更低能耗：MEC 用戶可選擇將高能耗型的計算任務遷移到邊緣云中，從而避免本地計算帶來的巨大能耗。另一方面，由于離 MEC 服務器更近，MEC 用戶可以大大降低計算數(shù)據(jù)傳輸中的能量消耗。
（3）更優(yōu)的情境感知：利用近距離優(yōu)勢，MEC 服務器可以通過用戶的定位信息等更加準確地預測和判斷用戶的計算行為和需求，從而提供更及時有效的計算和存儲服務。
（4）更強的安全保護：和 MCC 相比，MEC 服務器的用戶數(shù)目更少，且用戶數(shù)據(jù)信息不需要經(jīng)過復雜的核心網(wǎng)到達數(shù)據(jù)中心。這樣可以有效緩解數(shù)據(jù)在多跳網(wǎng)絡傳輸中的信息泄漏問題。
2.研究模型
為了研究 MEC 系統(tǒng)的計算性能，我們首先介紹 MEC 的基本研究模型。
1）計算任務模型：總的來說，MEC 的計算卸載模型包括全部卸載和部分卸載。其中，全部卸載計算模型適用于數(shù)據(jù)不可分割的高集成計算任務，它要求用戶只能選擇全部本地計算或者全部卸載到 MEC 服務器。這類計算任務的關鍵參數(shù)包括：計算數(shù)據(jù)量（比特數(shù)）、計算強度（每比特數(shù)據(jù)需要的中央處理器時鐘數(shù)），以及計算時延要求。這些參數(shù)與具體的計算任務相關，可以通過對計算任務的剖析和建模得出。另一方面，部分卸載模型適用于兩類計算任務：一類是數(shù)據(jù)可任意分割的計算（如數(shù)據(jù)壓縮等）；另一類是包含多個子任務的計算，不同任務間往往具有一定的運算順序和聯(lián)系，如圖2所示。與全部卸載模型相比，部分卸載模型有更多的設計自由度，可以更有效地卸載部分數(shù)據(jù)或子任務來減少用戶的計算時延和能耗。
2）計算時延和能耗模型：對于用戶的本地計算，計算時延與計算所需的中央處理器（CPU）時鐘數(shù)成正比，與 CPU 主頻成反比；因此，我們可以通過提高 CPU 的主頻來降低本地計算時延，但這樣做同時也會增加本地計算的能耗。本地計算的能耗主要來自于 CPU 的功耗，而CPU 的功耗又與 CPU 主頻的平方成反比；因此，CPU 主頻越高，本地計算能耗越高且增長越快。對于 MEC 服務器（或邊緣云）來說，它的計算時延包括 CPU 的運算時延和多計算任務下的隊列時延，能耗包括 CPU 的計算能耗以及服務器的開機運行能耗。
3）無線數(shù)據(jù)傳輸模型：5G通信的各種技術，如毫米波通信、非正交復用接入多址等都可以被有效利用于提高計算卸載時數(shù)據(jù)傳輸?shù)目蛇_速率（通過香農(nóng)公式建模），從而降低計算數(shù)據(jù)的傳輸時延。同時，用戶還可以利用設備到設備的通信技術（D2D）來實現(xiàn)低時延的用戶間數(shù)據(jù)傳輸和計算卸載[4]。
圖 2 移動邊緣計算任務不同的計算順序
3.MEC系統(tǒng)中的資源管理
無線和計算資源的綜合管理是MEC系統(tǒng)設計中的重要組成部分。針對不同的MEC系統(tǒng)設置，我們需要解決不同的綜合資源管理問題。
我們首先考慮單用戶情況下基于全部卸載計算模型的 MEC 資源管理。其中，最重要的設計問題是如何做卸載決策，即是否進行計算卸載和如何設計卸載策略。為了研究這個問題，我們在文獻[6]提出了一個新型的無線供能下的 MEC 系統(tǒng)，并設計它最優(yōu)的計算卸載方案。
為了滿足計算時延要求并最小化用戶的計算耗能，我們分別優(yōu)化了本地計算和計算完全卸載兩種模式下的設計：對于本地計算，我們通過優(yōu)化用戶 CPU 的主頻來降低計算能耗，同時滿足計算耗能不大于獲得的無線能量的條件；對于計算完全卸載，我們提出最優(yōu)的時間分割方案，使用戶能夠先獲取充足的能量然后進行數(shù)據(jù)傳輸和計算遷移，同時最大化用戶的剩余能量。最后，基于本地計算和完全卸載兩種模式的不同能耗，我們提出最優(yōu)的本地計算/完全卸載的決策。這個工作后續(xù)被拓展到更加復雜的 MEC 系統(tǒng)，如基于能量收集的 MEC 系統(tǒng)[7]和基于無線供能的多用戶 MEC 系統(tǒng)[8]。
對于多用戶下的 MEC 系統(tǒng)而言，它的綜合資源管理更加復雜。在文獻[9]中，我們考慮部分卸載的計算模型并假設所有用戶需要在相同的時間段內(nèi)完成不同強度的計算任務。為了最小化所有用戶的總計算能耗（包括每個用戶的本地計算和卸載能耗），我們利用凸優(yōu)化工具提出了一套最優(yōu)的綜合資源管理設計方案。具體來說，我們首先計算得到一個（計算）卸載優(yōu)先級函數(shù)，它與用戶的信道增益和本地計算耗能成正比；因此，對于每個用戶來說，如果他的無線信道越好或者本地耗能越大，用戶的卸載優(yōu)先級就越高。
基于這個優(yōu)先級函數(shù)，我們證明了最優(yōu)的綜合資源管理方案是一種基于門限的資源分配：對每個用戶來說，如果他的卸載優(yōu)先級函數(shù)值高于一定門限，他將選擇把計算任務全部卸載到 MEC 服務器；反之，他將盡量在本地完成所有運算。與文獻[9]中的集中式資源管理不同，文獻[10]中研究了分布式的計算資源分配。作者考慮了完全卸載的計算模型，并采用游戲理論來解決不同用戶計算卸載與否的非確定性（NP）難問題。文獻[10]中的研究證明了，當用戶受到的信號干擾強度低于一定門限時，他應該將計算任務卸載到云端。因為在這種情況下，無線傳輸可達速率較大，完成計算數(shù)據(jù)傳輸?shù)哪芎谋缺镜赜嬎愀 ?/p>
我們在文獻[11]中提出，將基于邊緣基站的 MEC 系統(tǒng)拓展到用戶間計算卸載的 MEC 系統(tǒng)，從而有效降低邊緣基站的計算和通信負載壓力，并提高整個 MEC 系統(tǒng)的計算資源利用率。具體來說，我們主要利用用戶周邊的移動設備（如電腦等）的計算資源來支持用戶的計算卸載。
與基于邊緣基站的 MEC 系統(tǒng)相比，用戶周邊的移動設備（簡稱幫手）呈現(xiàn)出時有時無的空閑的計算資源。這是因為幫手只有在自己沒有計算任務時，才能給周邊的用戶提供空閑的計算資源。利用這個特性，我們提出了一種基于幫手空閑計算資源的變速率計算卸載算法。該算法的核心在于首先在以橫坐標為時間、縱坐標為累計可卸載數(shù)據(jù)量的坐標軸上構(gòu)建一個“計算卸載隧道”，隧道的頂部和底部形狀與幫手的緩存區(qū)大小和空閑計算資源的存量有關，具體如圖 3 所示。
我們證明了為了最小化用戶能耗，用戶的計算卸載速率可以利用這個計算卸載隧道和幾何方法得到。直觀來看，如圖 3 所示，這個方法就是在隧道的兩端拉一條繃緊的線，不同線段的斜率反應了不同時間段內(nèi)計算卸載的數(shù)據(jù)傳輸速率。這個方法可以被進一步拓展到多用戶間的計算卸載場景。
圖 3 用戶間計算卸載策略
4.MEC未來工作展望
1）用人工智能算法設計 MEC策略。
當前的 MEC 策略設計主要有兩種方法：一種是用凸優(yōu)化等優(yōu)化理論來設計最優(yōu)或次優(yōu)的計算卸載策略，但是對于大規(guī)模 MEC 系統(tǒng)或優(yōu)化問題本身是 NP 難的情況，用優(yōu)化理論來設計MEC策略的方法可能需要很長的時間，這與 MEC 致力于縮短計算時延的初衷相違背；另一種方法是用啟發(fā)式算法來設計低復雜度的 MEC 策略，但這類方法往往缺乏一定的理論支撐，可能無法達到較好的 MEC 計算性能。
為了解決這個問題，一個有效的方法是利用人工智能技術來實現(xiàn)快速高效的計算卸載策略設計。例如，我們可以將 MEC 策略優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為相應的深度學習問題：神經(jīng)網(wǎng)絡輸入是用戶的計算模型信息，神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出是計算卸載的策略。通過大量的計算卸載策略采樣，我們可以訓練出一個智能神經(jīng)網(wǎng)絡。這樣一來，在實際的計算卸載決策中，我們只需將即時的計算模型信息輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡中，就可以快速得到一個有效的計算卸載策略方案。對于大規(guī)模 MEC 系統(tǒng)來說，基于凸優(yōu)化理論的策略采樣可能無法實現(xiàn)，但這時候我們可以利用小規(guī)模 MEC 系統(tǒng)進行神經(jīng)網(wǎng)絡訓練，然后通過遷移學習的方法得到大規(guī)模 MEC 系統(tǒng)的策略采樣。如何設計神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練是未來研究工作中的一個重要方向。
2）針對人工智能算法的 MEC 建模和設計。
當前的 MEC 計算模型主要考慮普適性的計算，即計算數(shù)據(jù)量的大小與計算強度通常是一個固定的線性關系，但這個簡單模型并不一定適用于具體的人工智能算法。例如，深度學習的計算復雜度除了和數(shù)據(jù)相關外，還與神經(jīng)網(wǎng)絡的深度、每層網(wǎng)絡的節(jié)點數(shù)、網(wǎng)絡的類型（如卷積/自回歸網(wǎng)絡）等息息相關。因此，如何對具體人工智能算法進行計算模型建模是一個亟待探索和研究的重要問題。除此之外，當前的 MEC 策略設計主要關注計算時延和能耗，但這些性能指標并不完全是人工智能應用中最關心的問題。例如，對于聯(lián)邦學習來說，分布式算法的收斂速率是一個重要的性能指標[12]。如何設計 MEC 的策略來加速聯(lián)邦學習算法的收斂速率值得進一步探索。
5.結(jié)束語
MEC 通過將無線設備終端上計算密集型的運算任務遷移到邊緣云中從而有效降低用戶的計算時延和能耗。在本文中，我們闡述了 MEC 系統(tǒng)的基本原理和模型，并提出如何緊密結(jié)合無線通信和計算機技術來設計不同 MEC 系統(tǒng)下的計算卸載策略。在無線網(wǎng)絡智能化的關鍵時期，如何將 MEC 和人工智能技術有機結(jié)合來提升未來無線網(wǎng)絡的性能需要我們繼續(xù)探索。
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關于作者
游昌盛，新加坡國立大學博士后；主要研究方向為移動邊緣計算、邊緣學習、無人機通信、智能反射面通信等；2019 年獲 IEEE 通信學會亞太地區(qū)優(yōu)秀論文獎；已發(fā)表論文 SCI/EI 20余篇。
關于《中興通訊技術》
《中興通訊技術》是一本學術和技術相結(jié)合的公開刊物，現(xiàn)為中國科技核心期刊、中國百種重點期刊。本刊聚焦通信前沿技術，探討通信市場熱點，面向高端人群。
