[发明专利]车载边缘计算环境下基于可分裂任务的协作计算卸载方法有效
申请号: | 201910982657.5 | 申请日: | 2019-10-16 |
公开(公告)号: | CN110868700B | 公开(公告)日: | 2023-04-07 |
发明(设计)人: | 郭重涛;黄智锋;廖斌;何晓燕 | 申请(专利权)人: | 深圳大学 |
主分类号: | H04W4/46 | 分类号: | H04W4/46;H04W24/02;G06F9/50;G07C5/00 |
代理公司: | 深圳市恒申知识产权事务所(普通合伙) 44312 | 代理人: | 鲍竹 |
地址: | 518060 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 车载 边缘 计算 环境 基于 分裂 任务 协作 卸载 方法 | ||
1.一种车载边缘计算环境下基于可分裂任务的协作计算卸载方法,其特征在于,应用于请求车辆和服务车辆,具体包括如下步骤:
在待处理任务的计算量无法承担时,发出所述待处理任务卸载请求;
根据所述待处理任务卸载请求的反馈,获取可调用计算资源的相关信息;
构建任务分裂模型,通过分裂比例将所述待处理任务分割为两个子任务和:
其中,表示该任务数据量大小;表示计算此任务1bit所需的CPU周期数;表示此任务允许的最大完成时间;所述子任务由所述请求车辆本地计算处理,所述子任务由所述请求车辆卸载到邻近的所述服务车辆协同计算处理,其中服务车辆处理子任务的部分,服务车辆处理子任务的部分,;
所述服务车辆处理完后数据量大小为:;
其中,为任务压缩比率,为所述服务车辆计算处理完后无干扰传回给所述请求车辆的数据量;为有其他服务车辆传输干扰的数据量;为其他服务车辆传输完后无干扰传输的数据量;
所述服务车辆处理完后数据量大小为:;
其中,为所述服务车辆计算处理完后无干扰传回给所述请求车辆的数据量;为有其他服务车辆传输干扰的数据量;为其他服务车辆传输完后无干扰传输的数据量;
根据所述可调用计算资源的相关信息及所述任务分裂模型,计算任务完成时延,通过优化目标获得最优分裂比进行任务分割;
车辆计算处理远程任务时间的表达式为:
其中,为服务车辆处理远程任务的时间;为请求车辆将子任务卸载到服务车辆的传输时间;为服务车辆计算处理时间;为服务车辆将计算算结果回传至请求车辆时无其他服务车辆干扰时延;为服务车辆将计算结果回传至请求车辆时有其他服务车辆干扰时延;为其他服务车辆传输完后,服务车辆将计算结果回传至请求车辆时无其他服务车辆干扰时延;
车辆计算处理远程任务时间的表达式为:
其中,为服务车辆处理远程任务的时间;为服务车辆计算处理时间;为服务车辆将计算结果回传至请求车辆时无其他服务车辆干扰时延;为服务车辆将计算结果回传至请求车辆时有其他服务车辆干扰时延;为其他服务车辆传输完后,服务车辆将计算结果回传至请求车辆时无其他服务车辆干扰时延;
优化目标用公式表示为:
其中,为请求车辆本地计算时延;为请求车辆将分裂的子任务卸载到服务车辆执行任务并回传结果的时延;为请求车辆将分裂的子任务卸载到服务车辆执行任务并回传结果的时延。
2.根据权利要求1所述的车载边缘计算环境下基于可分裂任务的协作计算卸载方法,其特征在于,
所述获得最优分裂比的过程包括如下步骤:
获取本地计算所述待处理任务的延迟时间;
获取远程计算所述待处理任务的延迟时间;
获取所述本地计算所述待处理任务的延迟时间与所述远程计算所述待处理任务的延迟时间的最大值;
根据所述本地计算所述待处理任务的延迟时间与所述远程计算所述待处理任务的延迟时间的最大值,获取最优分裂比。
3.根据权利要求2所述的车载边缘计算环境下基于可分裂任务的协作计算卸载方法,其特征在于,
所述获取可调用计算资源的相关信息的具体过程包括如下步骤:
获取所述远程计算所述待处理任务的i个处理单元的延迟时间;
比较所述远程计算所述待处理任务的i个处理单元的延迟时间,获取所述远程计算所述待处理任务的i个处理单元的延迟时间的最大值;
所述计算所述待处理任务的i个处理单元的延迟时间的最大值为所述远程计算所述待处理任务的延迟时间,i为正整数。
4.根据权利要求3所述的车载边缘计算环境下基于可分裂任务的协作计算卸载方法,其特征在于,
所述获取本地计算所述待处理任务的延迟时间具体包括如下步骤:
获取本地计算所述待处理任务的CPU周期数;
获取本地交互运算子单元的CPU频率;
根据所述本地计算所述待处理任务的CPU周期数及所述本地交互运算子单元的CPU频率获取本地计算所述待处理任务的延迟时间。
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