边沿计算导论——中山大学程旭老师课程总结

边沿计算

中山大学数据科学与计算机学院，程旭老师边沿计算基础知识导论
背景

资源有限的移动设备很难满足，加强实际、图像识别、网络游戏、车联网等这些必要消耗大量的计算资源、满足低时延需求的移动应用
计算卸载是一种有效的办理方案，通过卸载计算使命到云服务器，到达缓解计算和存储的限定、低落时延的目标。
概念

边沿计算是一种在物理上靠近数据源头的网络边沿侧，融合网络、计算、存储、应用核心本事的开放平台，就近提供边沿智能服务的计算模式。
边沿计算发生的位置称为边沿结点，它可以是数据产生源头和云中心之间任一具有计算资源的网络资源的节点。好比，手机是人与云中心之间的边沿结点，网关是智能家居和云中心之间的边沿节点。
边沿计算意义

缓解海量数据对网络带宽造成巨大压力
满足联网设备对于低时延、协同工作需求
保障联网设备上的个人隐私安全
网络流量消耗较少
协同利用网络边沿的计算、存储、通信分布式资源，实现计算本事下沉，在靠近数据源头提供高效服务。长处：就近及时计算、减少云端数据传输、本地化数据隐私掩护
边沿计算面对问题

数据分析：收集数据必要信息，且数据具偶尔效性。边沿计算可以在数据汇聚的过程中进行开端处置惩罚，但是数据被过早处置惩罚也可能会造成重要数据的丢失。符合的过滤装置尤为重要
多主体的资源管理：云计算资源分散在数据的传输路径上，被不同的主体管理控制，如用户控制终端设备，网络运营商控制通信基站等，当前是对单一主体的管理和控制，没有涉及到多主体资源的控制
应用的移动管理：一个边沿计算的节点只服务于周围的用户，应用的移动就会造成服务节点的切换，传统热迁徙技术的目标是最小化停机时间，节点切换必要最小化总迁徙时间，必要计划本身的迁徙算法来满足资源切换的需求
编程模型：边沿计算的资源具有动态、异构、分散的特点，这使得应用步伐的开辟十分困难，必要计划适应于边沿计算资源的编程模型
边沿计算关键技术

计算使命卸载

为办理移动终端设备能耗、计算本事不敷等问题通过把计算使命化整为零，切分为多个子模块，卸载迁徙到终端、边沿、云端，通过并行计算，提升服务质量。

边沿节点放置

边沿节点服务器应该放在哪些位置并没有明确的定义。在系统和用户资源需求和约束限定的前提下，到达进步资源利用率，减少服务时延等目标。
边沿服务迁徙

单个边沿节点覆盖范围有限，终端用户频仍移动（例如驾驶汽车、手机信号），导致边沿节点服务质量的急剧降落或克制，因此必要进行动态边沿服务迁徙

端边云协同

当单一节点的工作负载过高的时候，通过智能终端、边沿节点、云端的相互协助与资源共享，来完成单个用户或者单个边沿节点无法完成的使命。

其他

架构：包括边沿计算的平台架构，硬件架构，软件架构
安全：包括边沿计算的安全和隐私、新型轻量级暗码学方法等
服务：边沿容器、清零及虚拟化、编排调度、变成模型等
应用：各类边沿计算应用研究，如边沿智能、边沿数据处置惩罚等
边沿计算研究案例

及时边沿智能Edgent框架

论文：Edge AI: On-Demand Accelerating Deep Neural Network Inference via Edge Computing
Edgent是一个框架，通过协同设备和边沿，利用边沿计算，进行DNN协同推理的框架。
DNN推理是将一个预先训练好的DNN模型摆设到实际业务场景中，如图像检测、物体检测、在线翻译。

当Edgent在不同带宽设置下产生的最优协同推理策略（选择划分点和退出点）

及时边沿智能驱动自动驾驶无人机

自适应学习驱动的边沿服务迁徙

用户在移动的过程中，服务节点需变动保证服务质量

必要均衡计算耽误、通信耽误和迁徙损耗
                                         m                            i                            n                                       ∑                                           t                                  =                                  0                                          T                                                 ω                               1                               t                                                 d                                           c                                  p                                          t                                      +                                       ω                               2                               t                                                 d                                           c                                  m                                          t                                      +                                       ω                               3                               t                                                 s                               t                                            min \sum_{t=0}^{T} \omega_1^t d_{cp}^t + \omega_2^t d_{cm}^t +\omega_3^t s^t                     mint=0∑T​ω1t​dcpt​+ω2t​dcmt​+ω3t​st

边沿协作渲染

在移动设备上，没有GPU去渲染高清游戏画面，通过无线连接闲置的笔记本电脑、平板等，来加速渲染画面

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