Computation-Aware Offloading for DNN Inference Tasks in Semantic Communication Assisted MEC Systems
Rattachement africain : ae, cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
In this paper, we focus on computation-aware offloading for executing deep neural network (DNN) inference tasks in a mobile edge computing (MEC) system. To cope with the challenges of insufficient wireless resources during task offloading, we resort to semantic communications (SCs), through which the users can offload the compressed task data to the edge server for remote execution. Specifically, we establish the relationship between the compression ratio and computation ratio for different DNN tasks. To achieve energy-efficient offloading, we formulate an optimization problem to minimize the energy consumption of all users by jointly optimizing the compression ratio, computation allocation, uploading time, and DNN layer selection. We first consider a special case with the preconfigured time scheduling and derive closed-form solutions to computation allocation and offloading time, which yield a threshold-based structure determined by users’ channel conditions and local computation consumption. Inspired by the characteristics of these optimal solutions, a general low-complexity iterative algorithm is then designed to solve the original non-convex problem. Simulation results demonstrate that our proposed SC-based computation -offloading scheme can substantially reduce users’ energy consumption compared to the conventional offloading and full offloading, especially with scarce wireless resources.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Computation-Aware Offloading for DNN Inference Tasks in Semantic Communication Assisted MEC Systems
- Date Crossref
- 01/04/2025
- Éditeur
- Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Khalifa University of Science and Technology Department of Electrical Engineering and Computer Science pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Nantong University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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South China University of Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Chongqing University of Posts and Telecommunications pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Electronics and Information pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Electronic and Information Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Communications and Information Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Department of Electrical Engineering and Computer Science — Khalifa University of Science and Technology, Nantong University et South China University of Technology, avec 4 autres affiliations.
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