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Migrar tareas computacionales intensivas de dispositivos móviles a servidores en la nube más recursosos es una técnica prometedora para aumentar la capacidad computacional de los dispositivos móviles, mientras se ahorra su energía de batería. En este documento, consideramos un sistema multicelular MIMO donde múltiples usuarios móviles (MUs) solicitan la descarga de computación a un servidor en la nube común. Formulamos el problema de la descarga como la optimización conjunta de los recursos radioeléctricos, las matrices de precodificación de transmisión de los MUs, y los recursos computacionales, los ciclos de CPU/segundo asignados por la nube a cada MU, con el fin de minimizar el consumo total de energía de los usuarios, mientras se cumplen las restricciones de latencia. El problema de optimización resultante es no convexo (en la función objetivo y restricciones). Sin embargo, en el caso de un solo usuario, podemos calcular la solución óptima global en forma cerrada. En el escenario más desafiante de múltiples usuarios, proponemos un algoritmo iterativo, basado en una nueva técnica de aproximación convexa sucesiva, que converge a una solución óptima local del problema no convexo original. Luego mostramos que el marco algorítmico propuesto naturalmente conduce a una implementación distribuida y paralela a través de los puntos de acceso de radio, requiriendo solo una coordinación/señalización limitada con la nube. Resultados numéricos muestran que los esquemas propuestos superan a los algoritmos de optimización disjunta.
Sardellitti et al. (Mon,) estudiaron esta cuestión.