计算卸载的方法和通信装置与流程

技术特征：
1.一种计算卸载的方法，其特征在于，包括：第一终端设备向第一边缘节点发送第一计算任务的第一状态，其中，所述第一边缘节点为所述第一终端设备获取计算资源的边缘节点，所述第一状态包括传输所述第一计算任务的数据流的长度、计算所述第一计算任务所需耗费的时钟周期数、所述第一计算任务的惩罚值中的至少一个；所述第一终端设备接收所述第一边缘节点发送的第二卸载决策，所述第二卸载决策是由所述第一状态确定的，所述第二卸载决策包括一个或多个第二终端设备的计算资源分配信息，所述第二终端设备为从所述第一边缘节点获取计算资源的终端设备且所述第一终端设备为所述一个或多个第二终端设备中的一个终端设备；所述第一终端设备根据所述第二卸载决策确定所述第一计算任务的第一卸载决策，所述第一卸载决策用于指示所述第一终端设备是否卸载所述第一计算任务至所述第一边缘节点进行计算。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：当所述第一卸载决策指示所述第一终端设备卸载所述第一计算任务至所述第一边缘节点进行计算时，所述第一终端设备向所述第一边缘节点发送所述第一计算任务；所述第一终端设备接收所述第一边缘节点发送的所述第一计算任务的计算结果；或者当所述第一卸载决策指示所述第一终端设备不卸载所述第一计算任务时，所述第一终端设备在本地确定所述第一计算任务的计算结果。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述第一终端设备根据所述第二卸载决策确定所述第一计算任务的第一卸载决策，包括：所述第一终端设备根据所述第二卸载决策，更新所述第一计算任务的第一状态中的参数得到所述第一计算任务的第二状态；所述第一终端设备根据所述第二状态计算所述第一计算任务的代价值，所述第一计算任务的代价值包括所述第一计算任务的本地开销和卸载开销；所述第一终端设备根据所述第一计算任务的代价值，确定所述第一计算任务的第一卸载决策。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一终端设备根据所述第二状态计算所述第一计算任务的代价值，包括：所述第一终端设备根据所述第二状态，使用多智能体深度强化学习madrl算法中的第一代价函数确定所述第一计算任务的代价值，所述第一代价函数包括卸载开销函数和本地计算开销函数，其中，所述卸载开销函数用于确定所述第一计算任务的卸载开销，所述本地计算开销函数用于确定所述第一计算任务的本地开销；以及所述第一终端设备根据所述第一计算任务的代价值确定所述第一计算任务的第一卸载决策，包括：所述第一终端设备根据所述madrl算法迭代更新所述第一终端设备的第一计算任务的状态和所述第一计算任务的代价值；当所述madrl算法达到终止条件时，所述第一终端设备根据所述第一计算任务的最小代价值确定所述第一计算任务的第一卸载决策。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一计算任务的卸载开销包括第一能耗开销和第一时延开销，其中，所述第一能耗开销包括所述第一终端设备将所述第一计算任务卸载至所述第一边缘消耗的能量；所述第一时延开销包括所述第一终端设备将所述第一计算任务卸载至所述第一边缘节点的时延以及所述第一边缘节点计算所述第一计算任务的计算结果的时延。6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述第一计算任务的本地开销包括第二能耗开销和第二时延开销，其中，所述第二能耗开销包括所述第一终端设备本地计算所述第一计算任务消耗的能量和所述第一终端设备从休眠功率p
sleep
切换到第一工作功率p1消耗的能量；所述第二时延开销包括所述第一终端设备本地计算所述第一计算任务的时延和所述第一终端设备从所述休眠功率切换到所述第一工作功率p1的时延；所述第一工作功率p1为所述第一终端设备本地计算任务的工作功率。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述第一卸载决策还包括第二工作功率，所述第二工作功率为所述madrl算法达到终止条件时，所述第一计算任务的最小代价值对应的工作功率。8.根据权利要求6或7所述的方法，其特征在于，当所述第一卸载决策指示所述第一终端设备卸载所述第一计算任务至所述第一边缘节点进行计算时，所述第一终端设备以所述休眠功率工作。9.根据权利要求5至8中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：所述第一终端设备使用第一参数对所述第一时延开销进行动态调节，所述第一参数用于表示所述第一终端设备与所述第一边缘节点处理计算任务的技术差异。10.根据权利要求6至9中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：所述第一终端设备使用第二参数对所述第一能耗开销和所述第二能耗开销进行动态调节，所述第二参数用于表示所述第一终端设备对于能耗开销的敏感程度。11.一种计算卸载的方法，其特征在于，包括：第一边缘节点接收一个或多个任务的状态，所述一个或多个任务的状态包括第一终端设备发送的第一计算任务的第一状态，所述第一边缘节点是为一个或多个第二终端设备提供计算资源的边缘节点，且所述第一终端设备为所述一个或多个第二终端设备中的一个终端设备；所述第一边缘节点根据所述一个或多个任务状态，确定第二卸载决策，所述第二卸载决策包括所述第一边缘节点对所述一个或多个第二终端设备的计算资源分配信息；所述第一边缘节点向所述一个或多个第二终端设备广播所述第二卸载决策。12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：所述第一边缘节点接收所述第一终端设备发送的所述第一计算任务；所述第一边缘节点确定所述第一计算任务的计算结果；所述第一边缘节点向所述第一终端设备发送所述第一计算任务的计算结果。13.根据权利要求11或12所述的方法，其特征在于，所述第一边缘节点根据所述一个或多个任务的状态确定第二卸载决策，包括：
所述第一边缘节点根据所述一个或多个任务的状态，更新所述第一边缘节点的第三状态得到所述第一边缘节点的第四状态，其中，所述第三状态是所述第一边缘节点接收到所述一个或多个任务状态之前的状态；所述第一边缘节点根据所述第四状态确定所述第一边缘节点的代价值，所述第一边缘节点的代价值为所述第一边缘节点为所述一个或多个计算任务分配计算资源的开销；所述第一边缘节点根据所述第一边缘节点的代价值确定所述第二卸载决策。14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述第一边缘节点根据所述第四状态确定所述第一边缘节点的代价值，包括：所述第一边缘节点根据所述第四状态，使用多智能体深度强化学习madrl算法中的第一代价函数和第二代价函数确定所述第一边缘节点的代价值；所述第一代价函数包括卸载开销函数和本地计算开销函数，其中，所述卸载开销函数用于确定所述一个或多个任务的卸载开销，所述本地计算开销函数用于计算所述一个或多个任务的本地开销；所述第二代价函数包括平均代价函数和公平代价函数，其中，所述平均代价函数用于根据所述一个或多个任务的卸载开销和本地开销确定所述一个或多个任务的平均开销，所述公平代价函数用于根据使用所述第一边缘节点计算资源的第二终端设备的数量确定所述第一边缘节点的公平代价；所述第一边缘节点根据所述一个或多个任务的平均开销与所述第一边缘节点的公平代价确定所述第一边缘节点的代价值。15.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，所述第一边缘节点根据所述第一边缘节点的代价值确定所述第二卸载决策，包括：所述第一边缘节点根据所述madrl算法迭代更新所述第一边缘节点的状态和所述第一边缘节点的代价值；在所述madrl算法达到终止条件的情况下，所述第一边缘节点根据所述第一边缘节点的最小代价值确定所述第二卸载决策。16.一种通信装置，其特征在于，包括：发送单元，用于向第一边缘节点发送第一计算任务的第一状态，其中，所述第一边缘节点为所述通信装置获取计算资源的边缘节点；接收单元，用于接收所述第一边缘节点发送的第二卸载决策，所述第二卸载决策是由所述第一状态确定的，所述第二卸载决策包括一个或多个第二终端设备的计算资源分配信息，所述第二终端设备为从所述第一边缘节点获取计算资源的终端设备且所述通信装置为所述一个或多个第二终端设备中的一个终端设备；处理单元，用于根据所述第二卸载决策确定所述第一计算任务的第一卸载决策，所述第一卸载决策用于指示是否卸载所述第一计算任务至所述第一边缘节点进行计算。17.根据权利要求16所述的通信装置，其特征在于，当所述第一卸载决策指示所述通信装置卸载所述第一计算任务至所述第一边缘节点进行计算时，所述发送单元，用于向所述第一边缘节点发送所述第一计算任务；所述接收单元，用于接收所述第一边缘节点发送的所述第一计算任务的计算结果；或者
当所述第一卸载决策指示所述通信装置不卸载所述第一计算任务时，所述处理单元，用于在本地确定所述第一计算任务的计算结果。18.根据权利要求16或17所述的通信装置，其特征在于，所述处理单元，具体用于根据所述第二卸载决策更新所述第一计算任务的第一状态得到所述第一计算任务的第二状态；所述处理单元，还用于根据所述第二状态计算所述第一计算任务的代价值，所述第一计算任务的代价值包括所述第一计算任务的本地开销和卸载开销；所述处理单元，还用于根据所述第一计算任务的代价值确定所述第一计算任务的第一卸载决策。19.根据权利要求18所述的通信装置，其特征在于，所述处理单元，具体用于根据所述第二状态，使用多智能体深度强化学习madrl算法中的第一代价函数确定所述第一计算任务的代价值，所述第一代价函数包括卸载开销函数和本地计算开销函数，其中，所述卸载开销函数用于确定所述第一计算任务的卸载开销，所述本地计算开销函数用于确定所述第一计算任务的本地开销；以及所述处理单元，还具体用于根据所述madrl算法迭代更新所述通信装置的第一计算任务的状态和所述第一计算任务的代价值；当所述madrl算法达到终止条件时，所述处理单元，还用于根据所述第一计算任务的最小代价值确定所述第一计算任务的第一卸载决策。20.根据权利要求19所述的通信装置，其特征在于，所述第一计算任务的卸载开销包括第一能耗开销和第一时延开销，其中，所述第一能耗开销包括所述通信装置将所述第一计算任务卸载至所述第一边缘消耗的能量，所述第一时延开销包括所述通信装置将所述第一计算任务卸载至所述第一边缘节点的时延以及所述第一边缘节点确定所述第一计算任务的计算结果的时延。21.根据权利要求19或20所述的通信装置，其特征在于，所述第一计算任务的本地开销包括第二能耗开销和第二时延开销，其中，所述第二能耗开销包括所述通信装置本地计算所述第一计算任务消耗的能量和所述通信装置从休眠功率p
sleep
切换到第一工作功率p1消耗的能量；所述第二时延开销包括所述通信装置本地计算所述第一计算任务的时延和所述通信装置从所述休眠功率切换到所述第一工作功率p1的时延；所述第一工作功率p1为所述通信装置本地计算任务的工作功率。22.根据权利要求21所述的通信装置，其特征在于，所述第一卸载决策还包括第二工作功率，所述第二工作功率为所述madrl算法达到终止条件时，所述第一计算任务的最小代价值对应的工作功率。23.根据权利要求21或22所述的通信装置，其特征在于，当所述第一卸载决策指示所述通信装置卸载所述第一计算任务至所述第一边缘节点进行计算时，所述处理单元，还用于以所述休眠功率工作。24.根据权利要求20至23中任一项所述的通信装置，其特征在于，所述处理单元，还用于使用第一参数对所述第一时延开销进行动态调节，所述第一参数用于表示所述处理单元与所述第一边缘节点处理计算任务的技术差异。
25.根据权利要求21至23中任一项所述的通信装置，其特征在于，所述处理单元，还用于使用第二参数对所述第一能耗开销和所述第二能耗开销进行动态调节，所述第二参数用于表示所述处理单元对于能耗开销的敏感程度。26.一种计算卸载的通信装置，其特征在于，包括：接收单元，用于接收一个或多个任务的状态，所述一个或多个任务的状态包括第一终端设备发送的第一计算任务的第一状态，所述通信装置是为一个或多个第二终端设备获取计算资源的边缘节点，且所述第一终端设备为所述一个或多个第二终端设备中的一个终端设备；处理单元，用于根据所述一个或多个任务状态，确定第二卸载决策，所述第二卸载决策包括所述处理单元对所述一个或多个第二终端设备的计算资源分配信息；发送单元，用于向所述一个或多个第二终端设备广播所述第二卸载决策。27.根据权利要求26所述的通信装置，其特征在于，所述接收单元，还用于接收所述第一终端设备发送的所述第一计算任务；所述处理单元，还用于确定所述第一计算任务的计算结果；所述发送单元，还用于向所述第一终端设备发送所述第一计算任务的计算结果。28.根据权利要求26或27所述的通信装置，其特征在于，所述处理单元，具体用于根据所述一个或多个任务的状态更新所述第一边缘节点的第三状态得到所述第一边缘节点的第四状态，其中，所述第三状态是所述第一边缘节点接收到所述一个或多个任务状态之前的状态；所述处理单元，还用于根据所述第四状态确定所述通信装置的代价值，所述代价值为所述处理单元为所述一个或多个计算任务分配计算资源的开销；所述处理单元，根据所述代价值确定所述第二卸载决策。29.根据权利要求28所述的通信装置，其特征在于，所述处理单元，具体用于根据所述第四状态，使用多智能体深度强化学习madrl算法中的第一代价函数和第二代价函数确定所述代价值；所述第一代价函数包括卸载开销函数和本地计算开销函数，其中，所述卸载开销函数用于确定所述一个或多个任务的卸载开销，所述本地计算开销函数用于计算所述一个或多个任务的本地开销；所述第二代价函数包括平均代价函数和公平代价函数，其中，所述平均代价函数用于根据所述一个或多个任务的卸载开销和本地开销确定所述一个或多个任务的平均开销，所述公平代价函数用于根据使用所述通信装置计算资源的第二终端设备的数量确定所述通信装置的公平代价；所述处理单元，具体用于根据所述一个或多个任务的平均开销与所述公平代价确定所述通信装置的代价值。30.根据权利要求29所述的通信装置，其特征在于，所述处理单元，具体用于根据所述madrl算法迭代更新所述第一边缘节点的状态和所述第一边缘节点的代价值；在所述madrl算法达到终止条件的情况下，所述处理单元，还用于根据所述第一边缘节点的最小代价值确定所述第二卸载决策。
31.一种通信装置，其特征在于，包括处理器和接口电路，其中，所述接口电路用于接收计算机代码或指令并将其传输至所述处理器，所述处理器运行所述计算机代码或指令，使得如权利要求1-10中任一项所述的方法被执行，或者，使得如权利要求11-15中任一项所述的方法被执行。32.一种通信装置，其特征在于，其特征在于，包括至少一个处理器，所述至少一个处理器与至少一个存储器耦合，所述至少一个处理器用于执行所述至少一个存储器中存储的计算机程序或指令，当所述计算机程序或指令被执行时，如权利要求1-10中任一项所述的方法被执行，或者，如权利要求11-15中任一项所述的方法被执行。33.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机指令，当所述计算机指令被运行时，如权利要求1-10中任一项所述的方法被执行，或者，如权利要求11-15中任一项所述的方法被执行。

技术总结
本申请提供了一种计算卸载的方法和装置，在网络边缘计算卸载中，边缘节点接收所服务的一个或多个终端设备发送的计算任务的状态，并根据接收到的一个或多个计算任务的状态确定计算资源的分配情况，然后边缘节点向所服务的终端设备广播计算资源的分配情况，终端设备根据该资源分配情况确定是否将计算任务卸载至边缘节点进行计算，从而使得边缘节点和终端设备能够在实际决策中对于环境有更广泛的感知能力，有效地提升两者的决策收益。有效地提升两者的决策收益。有效地提升两者的决策收益。


技术研发人员：刘志成 宋金铎 赵明宇 严学强
受保护的技术使用者：华为技术有限公司
技术研发日：2020.05.22
技术公布日：2021/11/25