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首页> 外文会议>IEEE International Conference on Parallel and Distributed Systems >DCVP: Distributed Collaborative Video Stream Processing in Edge Computing
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DCVP: Distributed Collaborative Video Stream Processing in Edge Computing

机译：DCVP：边缘计算中的分布式协作视频流处理

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In edge computing, computation offloading of video stream tasks and collaboration processing among edge nodes is a huge challenge. The previous research mainly focuses on the selection of computing modes and resource allocation, but taking no joint consideration of computation offloading and collaborative processing of edge node groups. In order to jointly tackle these issues in edge computing, we propose an innovative distributed collaborative video stream processing framework for edge computing(DCVP), where the video tasks are assigned to mobile edge computing (MEC) nodes or edge groups based on the offloading decision. First, we design a method for the group formation, which matches video subtasks to appropriate edge groups. In addition, we present two offloading modes for video streaming tasks, e.g., offloading to MEC nodes or edge groups, to handle computationally intensive video tasks. Furthermore, we formulate the joint optimization problem for offloading decision and collaborative processing of video subtasks into a distributed optimization problem. Finally, we employ an alternating direction method of multipliers (ADMM)-based algorithm to solve the problem. Simulation results under multiple parameters show the proposed schemes outperform other typical schemes.
机译：在边缘计算中，边缘节点之间的视频流任务和协作处理的计算卸载是一个巨大的挑战。以前的研究主要侧重于选择计算模式和资源分配，而是不考虑所计算卸载和边缘节点组的协作处理。为了共同解决边缘计算中的这些问题，我们提出了一个创新的分布式协作视频流处理框架，用于边缘计算（DCVP），其中视频任务基于卸载决定分配给移动边缘计算（MEC）节点或边缘组。首先，我们设计用于组形成的方法，它将视频子组织与适当的边缘组匹配。此外，我们呈现了两个用于视频流任务的卸载模式，例如，卸载到MEC节点或边缘组，以处理计算密集的视频任务。此外，我们制定用于将视频子组织的卸载决策和协作处理卸载到分布式优化问题的联合优化问题。最后，我们采用了乘法器（ADMM）的交替方向方法来解决问题。多个参数下的仿真结果显示了所提出的方案优于其他典型方案。

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