算网融合下时间连续的计算任务卸载机制

来源：计算机研究与发展杂志2023年第4期北京时间：

作者：郝昊,杨树杰,张玮,

摘要：算力网络通过网络协同云、边、端计算资源，突破单点算力的性能瓶颈，为智能化社会提供了算力支撑.算网融合逐渐成为新型信息通信网络技术发展的趋势.由于计算资源异构、网络负载动态，如何协同云、边、端计算资源，从而降低计算任务时延是算网融合下极具挑战性的问题之一.为简化问题，现有工作往往假设系统时间是离散的，并且只在时隙结束时进行计算卸载决策.但该假设会引入决策等待时间，增加了计算任务的整体时延.针对上述问题，提出一种算网融合下时间连续的计算任务卸载机制，在保证时间轴连续和协同多个边缘节点计算资源的前提下，以服务体验提升率为优化目标，对云、边、端间任务卸载问题进行建模，并设计了一种基于深度强化学习的任务卸载方法，从而更高效地利用算力网络计算资源.通过大量的仿真实验证明，与2种基线算法相比所提算法能够有效降低任务时延，提升服务体验.

关键词：算力网络, 计算资源协同, 任务卸载, 多边缘节点协作, 时间连续性,