多时间尺度任务卸载： 功率、温度和能量的作用-计算机科学-扩展现实-可穿戴设备-边缘计算.pdfVIP

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多时间尺度任务卸载：

功率、温度和能量的作用

FrancescoMalandrino,SeniorMember,IEEE,OlgaChukhno,Member,IEEE,AlessandroCatania,

SeniorMember,IEEE,AntonellaMolinaro,SeniorMember,IEEE,CarlaFabianaChiasserini,Fellow,IEEE

摘要—扩展现实（XR）设备，通常称为可穿戴设备，必须

在严格的延迟限制下处理大量的计算负载。为了满足这些需求，edge

server

它们依赖于设备内部处理和边缘卸载的结合。本文重点讨论可穿

本戴设备的卸载策略，并评估了三种不同时间尺度下的卸载决策的gNB

译影响：瞬时功耗、短期温度波动以及长期电池寿命。我们引入了edge

中一个全面的系统模型来捕捉这些时间动态性，并提出了一种称为localoffloading

TAO（即温度感知卸载）的随机且稳定性的卸载策略，旨在最

2小化卸载成本同时遵守功率、热和能量限制。我们的性能评估利❄computation♨

v

4用了真实世界可穿戴设备的COMSOL模型，证实了TAO成useruser

8功避免超出温度限制的同时将额外边缘卸载保持在最低水平。这

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8些结果还强调了如何恰当地考虑所有可穿戴设备的特点能够充图1.结合边缘卸载和设备本地计算以支持XR：在高温/低电量条件下，卸载

1分利用边缘卸载的机会。可以节省能源（用户）；当条件足够时，本地计算可以降低成本（用户）。

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0IndexTerms—XR，可穿戴设备，边缘计算，任务卸载。

5触，散热问题尤为重要：过度加热会导致不适和体验下

2

:降，同时存在低温烫伤的风险。

vI.介绍

i边缘卸载，如图1所示，长期以来被认为是减轻

x

r扩展现实（XR）是下一代网络，包括6G及以后阶XR可穿戴设备局限性的有效策略。通过将部分计算负

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段最具前景但也最具挑战性的应用之一。一个关键的挑载卸载到边缘服务器上（通常通过蜂窝基站访问，在

战在于XR服务对高计算需求——涉及诸如[1]这样复5G中为eNB，在6G中为gNB），可穿戴设备可以实现

杂的任务，如渲染复杂虚拟环境、处理传感器数据和生增强的性能和减少本地功耗。这种方法已在[2]中的5G

成个性化内容——与可穿戴设备紧凑外形所强加的严网络和[3]中的6G网络中进行了探索，考虑了用户移

格限制之间的冲突。值得注意的是，可穿戴设备本身具动性和动态网络条件。同样，在边缘辅助XR服务的内

有有限的处理能力、受限的电池寿命，并且在进行密集容动态与网络资源之间的相互作用也在[4],[5]中得到

的本地计算时容易过热。由于设备与用户皮肤紧密接了研究。然而，卸载并非没有缺点，因为它引入了额外