Core Concepts
제한된 위성 컴퓨팅 자원을 효율적으로 활용하기 위해 DNN 작업을 균형있게 분할하고 협력적으로 처리하는 방법을 제안한다.
Abstract
이 논문은 위성 컴퓨팅 시스템에서 DNN 작업 분할 및 오프로딩 기법을 제안한다.
먼저, 작업 처리 효율을 높이기 위해 작업 부하 균형을 달성하는 적응형 작업 분할 기법을 소개한다. 이 기법은 이진 단조성을 활용하여 DNN 작업을 균등하게 분할하고 여러 위성에 분산 할당한다.
다음으로, 유전 알고리즘 기반의 자기 적응형 작업 오프로딩 기법을 제안한다. 이 기법은 작업 추론 과정을 분석하여 최적의 오프로딩 결정을 내리며, DNN 작업 조각의 중간 결과 전송을 효율적으로 수행한다.
실험 결과, 제안 기법은 작업 완료율, 지연 시간, 자원 활용도 측면에서 기존 방법들보다 우수한 성능을 보였다. 특히 작업 완료율이 약 4% 향상되었고, 지연 시간도 상당히 감소하였다.
Stats
제안 기법은 기존 방법 대비 작업 완료율을 약 4% 향상시켰다.
제안 기법은 기존 방법 대비 총 평균 지연 시간을 620ms(RRP 대비) 및 140ms(DQN 대비) 감소시켰다.
Quotes
"제한된 컴퓨팅 자원을 가진 위성들 간의 작업 부하 균형을 달성하는 것이 중요하다. 이를 통해 특정 위성에 과도한 작업이 몰리는 것을 방지하고 다른 위성들의 활용도를 높일 수 있다."
"유전 알고리즘 기반의 자기 적응형 작업 오프로딩 기법은 작업 추론 과정을 분석하여 최적의 오프로딩 결정을 내리며, DNN 작업 조각의 중간 결과 전송을 효율적으로 수행한다."