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Barycentric Coded Distributed Computing With Flexible Recovery Threshold for Collaborative Mobile Edge Computing
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AI
DOI：10.1109/TMC.2025.3631902.png)
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摘要
En 中文
协作移动边缘计算（MEC）已作为一种有前景的范式，用于使低能力边缘节点能够协同执行计算密集型任务。然而，延迟边缘节点（滞后节点）通过延长计算延迟显著降低了MEC系统的性能。尽管编码分布式计算（CDC）作为一种有效技术被广泛采用以缓解滞后节点的影响，但现有的CDC方案存在两个关键局限性：(i) 除非接收到的结果数量达到固定的恢复阈值，否则无法成功解码最终结果，这严重限制了其灵活性；(ii) 它们在编码/解码函数中存在固有的极点，导致解码不准确和计算结果数值不稳定。为解决这些局限性，本文提出了一种基于重心有理插值的近似CDC方案。所提出的CDC方案具有以下突出优势。首先，它可以利用来自工作节点的任何返回结果解码最终结果。其次，它支持在有限域和实数域上进行计算，同时确保数值稳定性。第三，其编码/解码函数没有极点，这不仅增强了逼近精度，还实现了灵活的精度调节。第四，它集成了一个新颖的基于BRI的梯度编码算法，在加速训练过程的同时，对滞后节点具有鲁棒性。最后，实验结果表明，所提出的方案在等待时间和近似精度方面均优于现有的CDC方案。
Keyword:
Distributed computing
coded computing
recovery threshold
stragglers
gradient coding
期刊
IF:
9.2
论文数:
5.9K
被引数:
1.8W
机构
引用论文
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