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Web3는 사용자에게 소유권을 부여하고 모니터링하는 장치 간의 협업을 강화하는 블록체인 기반의 분산 네트워크입니다. 분산화 및 인메모리 컴퓨팅의 혜택을 받아 차량 엣지 네트워크는 도로 물체 인식과 같은 작업을 공격 없이 분산 처리할 수 있습니다. 최근 Web3 사용자에게 스마트 서비스를 제공하기 위해 인공지능 애플리케이션이 급증하여 방대한 딥 러닝 모델이 생성되고 있습니다. 이러한 모델은 막대한 계산량으로 인해 엣지에 배포되어야 합니다. 또한, 엣지 서버는 오프로드된 딥 러닝 작업의 높은 동시성으로 인해 과부하 및 견딜 수 없는 지연에 직면할 수 있습니다. 매우 동적이고 이질적인 엣지-클라우드 환경에서 최적의 오프로드 결정을 어떻게 내릴지는 여전히 도전 과제입니다. 이러한 도전 과제를 해결하기 위해 차량 엣지 네트워크를 위한 게임 이론에 기반한 동적 오프로드 전략인 GPOV가 제안됩니다. 구체적으로 CNN 분할은 자원을 보다 효율적으로 활용하고 병렬 처리로 지연을 줄일 수 있습니다. 게임 이론적 오프로드 결정 전략은 실시간 환경에 따라 최적의 오프로드 정책을 결정할 수 있습니다. 본 전략의 성능은 이 논문의 마지막 부분에서 검증됩니다.
Xu et al. (Mon,)는 이 질문을 연구했습니다.