• 제목/요약/키워드: Distributed resource allocation

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하향링크 무선 통신 시스템에서의 Inter-cell DCA 알고리즘 (Inter-cell DCA Algorithm for Downlink Wireless Communication Systems)

  • 김효수;김동회;박승영
    • 한국통신학회논문지
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    • 제33권7A호
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    • pp.693-701
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    • 2008
  • 주파수 재 사용률이 1인 OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multiple Access) 시스템에서는 인접한 셀에서 동일채널을 사용하는 것은 셀 간 간섭(Inter-cell-Interference)이 발생하므로 셀 간 간섭을 최소로 하는 채널할당이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 OFDMA환경에서 새로운 최대 CNIR(Carrier to Noise and Interference Ratio) 기반의 분산형 Inter-cell DCA (Dynamic Channel Allocation) 알고리즘을 제안한다. 제안된 Inter-cell DCA 알고리즘은 자신의 셀에서 채널할당 요구 시 자신의 셀 내에서 채널이 포화상태이거나 할당 가능한 채널이 남아 있지만 주변 셀 간섭으로 인해 기준 CNIR 문턱치 값을 만족하지 못할 경우에도 인접한 셀의 할당 가능한 채널들의 CNIR을 검색하여 최대 값을 갖는 채널을 할당하는 방법이다. 제안된 방법은 채널 할당 확률을 높여 신규호 블록율과 신규호 생성에 의한 기존채널의 강제 종료율을 동시에 감소시켜 시스템 수율을 향상시킬 수 있음을 시뮬레이션을 통해 확인하였다.

Adaptive OFDMA with Partial CSI for Downlink Underwater Acoustic Communications

  • Zhang, Yuzhi;Huang, Yi;Wan, Lei;Zhou, Shengli;Shen, Xiaohong;Wang, Haiyan
    • Journal of Communications and Networks
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    • 제18권3호
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    • pp.387-396
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    • 2016
  • Multiuser communication has been an important research area of underwater acoustic communications and networking. This paper studies the use of adaptive orthogonal frequency-division multiple access (OFDMA) in a downlink scenario, where a central node sends data to multiple distributed nodes simultaneously. In practical implementations, the instantaneous channel state information (CSI) cannot be perfectly known by the central node in time-varying underwater acoustic (UWA) channels, due to the long propagation delays resulting from the low sound speed. In this paper, we explore the CSI feedback for resource allocation. An adaptive power-bit loading algorithm is presented, which assigns subcarriers to different users and allocates power and bits to each subcarrier, aiming to minimize the bit error rate (BER) under power and throughput constraints. Simulation results show considerable performance gains due to adaptive subcarrier allocation and further improvement through power and bit loading, as compared to the non-adaptive interleave subcarrier allocation scheme. In a lake experiment, channel feedback reduction is implemented through subcarrier clustering and uniform quantization. Although the performance gains are not as large as expected, experiment results confirm that adaptive subcarrier allocation schemes based on delayed channel feedback or long term statistics outperform the interleave subcarrier allocation scheme.

정보기술을 활용한 생산과 마케팅 의사결정 조정 (An IT-based Coordination Support for Production and Marketing Decisions)

  • 이원준;이건창
    • 한국경영과학회지
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    • 제26권4호
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    • pp.23-37
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    • 2001
  • This paper is concerned with the critical issue of allocating limited corporate resources among multiple products and between production and marketing functions of a functionally decentralized firm where the two geographically remote functions independently make decisions pertaining to their own decision-making domain. We attempt to demonstrate how IT can contribute to enhancing the quality of coordinating production and marketing functions from the perspective of resource allocation. To this end, we propose a prototype named ITBCS (IT-Based Coordination System) that works under LAN supported computing environments. We develop a comprehensive coordination scheme that can handle various cost functions for the resource constrained, multiple product case that huts been tittle discussed in literature. A preliminary version of ITBCS has been implemented for a hypothetical situation where LAN electronically wires distributed marketing and production computing nodes. Managerial implications are also discussed.

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RAS: Request Assignment Simulator for Cloud-Based Applications

  • Rajan, R. Arokia Paul;Francis, F. Sagayaraj
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제9권6호
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    • pp.2035-2049
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    • 2015
  • Applications deployed in cloud receive a huge volume of requests from geographically distributed users whose satisfaction with the cloud service is directly proportional to the efficiency with which the requests are handled. Assignment of user requests based on appropriate load balancing principles significantly improves the performance of such cloud-based applications. To study the behavior of such systems, there is a need for simulation tools that will help the designer to set a test bed and evaluate the performance of the system by experimenting with different load balancing principles. In this paper, a novel architecture for cloud called Request Assignment Simulator (RAS) is proposed. It is a customizable, visual tool that simulates the request assignment process based on load balancing principles with a set of parameters that impact resource utilization. This simulator will help to ascertain the best possible resource allocation technique by facilitating the designer to apply and test different load balancing principles for a given scenario.

A Bankruptcy Game for Optimize Caching Resource Allocation in Small Cell Networks

  • Zhang, Liying;Wang, Gang;Wang, Fuxiang
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제13권5호
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    • pp.2319-2337
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    • 2019
  • In this paper, we study the distributed cooperative caching for Internet content providers in a small cell of heterogeneous network (HetNet). A general framework based on bankruptcy game model is put forth for finding the optimal caching policy. In this framework, the small cell and different content providers are modeled as bankrupt company and players, respectively. By introducing strategic decisions into the bankruptcy game, we propose a caching value assessment algorithm based on analytic hierarchy process in the framework of bankruptcy game theory to optimize the caching strategy and increase cache hit ratio. Our analysis shows that resource utilization can be improved through cooperative sharing while considering content providers' satisfaction. When the cache value is measured by multiple factors, not just popularity, the cache hit rate for user access is also increased. Simulation results show that our approach can improve the cache hit rate while ensuring the fairness of the distribution.

Empirical Performance Evaluation of Communication Libraries for Multi-GPU based Distributed Deep Learning in a Container Environment

  • Choi, HyeonSeong;Kim, Youngrang;Lee, Jaehwan;Kim, Yoonhee
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제15권3호
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    • pp.911-931
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    • 2021
  • Recently, most cloud services use Docker container environment to provide their services. However, there are no researches to evaluate the performance of communication libraries for multi-GPU based distributed deep learning in a Docker container environment. In this paper, we propose an efficient communication architecture for multi-GPU based deep learning in a Docker container environment by evaluating the performances of various communication libraries. We compare the performances of the parameter server architecture and the All-reduce architecture, which are typical distributed deep learning architectures. Further, we analyze the performances of two separate multi-GPU resource allocation policies - allocating a single GPU to each Docker container and allocating multiple GPUs to each Docker container. We also experiment with the scalability of collective communication by increasing the number of GPUs from one to four. Through experiments, we compare OpenMPI and MPICH, which are representative open source MPI libraries, and NCCL, which is NVIDIA's collective communication library for the multi-GPU setting. In the parameter server architecture, we show that using CUDA-aware OpenMPI with multi-GPU per Docker container environment reduces communication latency by up to 75%. Also, we show that using NCCL in All-reduce architecture reduces communication latency by up to 93% compared to other libraries.

Strategy for Task Offloading of Multi-user and Multi-server Based on Cost Optimization in Mobile Edge Computing Environment

  • He, Yanfei;Tang, Zhenhua
    • Journal of Information Processing Systems
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    • 제17권3호
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    • pp.615-629
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    • 2021
  • With the development of mobile edge computing, how to utilize the computing power of edge computing to effectively and efficiently offload data and to compute offloading is of great research value. This paper studies the computation offloading problem of multi-user and multi-server in mobile edge computing. Firstly, in order to minimize system energy consumption, the problem is modeled by considering the joint optimization of the offloading strategy and the wireless and computing resource allocation in a multi-user and multi-server scenario. Additionally, this paper explores the computation offloading scheme to optimize the overall cost. As the centralized optimization method is an NP problem, the game method is used to achieve effective computation offloading in a distributed manner. The decision problem of distributed computation offloading between the mobile equipment is modeled as a multi-user computation offloading game. There is a Nash equilibrium in this game, and it can be achieved by a limited number of iterations. Then, we propose a distributed computation offloading algorithm, which first calculates offloading weights, and then distributedly iterates by the time slot to update the computation offloading decision. Finally, the algorithm is verified by simulation experiments. Simulation results show that our proposed algorithm can achieve the balance by a limited number of iterations. At the same time, the algorithm outperforms several other advanced computation offloading algorithms in terms of the number of users and overall overheads for beneficial decision-making.

쿠다를 사용하여 GPU 리소스를 분배하는 지능형 얼굴 인식 및 트래킹 시스템 (Intelligent Face Recognition and Tracking System to Distribute GPU Resources using CUDA)

  • 김재형;이승호
    • 전기전자학회논문지
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    • 제22권2호
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    • pp.281-288
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    • 2018
  • 본 논문에서는 쿠다(CUDA)를 사용하여 GPU 리소스를 분배하는 지능형 얼굴 인식 및 트래킹 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 GPU 리소스를 최적의 상태로 분배하는 GPU 할당 알고리즘, 딥러닝을 이용한 얼굴 영역 검출, 딥러닝을 이용한 얼굴 인식, 실시간 얼굴 트래킹, PTZ 카메라 제어 등의 5단계로 구성되어진다. 멀티 GPU 리소스를 최적의 상태로 분배하는 GPU 할당 알고리즘은 고정적으로 스레드에 GPU를 할당하는 방식과 달리 GPU의 활성화 정도에 따라 유동적으로 GPU 리소스를 분배한다. 따라서 안정적이고 효율적인 멀티 GPU 사용을 가능하게 하는 특징이 있다. 제안된 시스템에 대한 성능을 평가하기 위하여 리소스 분배를 하지 않은 시스템과 제안한 시스템을 비교한 결과, 리소스를 분배하지 않은 시스템은 불안정한 동작을 보이는 반면에 제안한 시스템에서는 안정적으로 구동됨으로서 효율적인 리소스 사용을 보였다. 따라서 제안된 시스템의 효용성이 입증되었다.

그리드 네트워크 자원 관리기를 위한 네트워크 자원과 네트워크 서비스 인터페이스의 정의 (Definition of Network Resource and Network Service Interface for Grid Network Resource Manager)

  • 김해현;차영욱;한장수;김춘희;공정욱;석우진
    • 정보처리학회논문지C
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    • 제16C권4호
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    • pp.511-520
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    • 2009
  • 그리드는 지리적으로 분산된 다양한 컴퓨팅 자원을 초고속 네트워크로 연결하여 고속 연산과 대용량 데이터의 처리를 가능하게 하는 기술이다. 서비스 품질이 보장되는 그리드 환경의 작업 수행을 위해서 컴퓨팅 자원뿐만 아니라 네트워크 자원의 관리와 제어가 요구된다. 본 논문에서는 그리드 네트워크 경로 및 자원의 생성과 예약을 지원하기 위하여 그리드 네트워크 자원의 정보 모델과 그리드 네트워크 서비스 인터페이스를 정의하였다. 그리드 네트워크 서비스 인터페이스에는 기존 GLIF의 자원 생성 및 예약 관련 메시지 이외에 그리드 네트워크 경로와 통보 메시지를 추가로 정의하였다. 또한, 두 단계 자원 예약 메커니즘을 지원하기 위하여 관련 상태와 메시지를 정의하였다. 그리드 네트워크 자원의 정보 모델과 그리드 네트워크 서비스 인터페이스를 이용하여 네트워크 자원 관리 시스템을 설계 및 구현하였으며, GMPLS 기반의 제어및 전달망을 갖는 그리드 환경에서 자원의 예약과 할당 및 해제를 실험하였다.

WiFi AP 성능 향상을 위한 무선 자원 관리 최적화 (RRM Optimization for the Throughput Enhancement of WiFi AP)

  • 정길현
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제17권12호
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    • pp.131-136
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    • 2012
  • 최근 스마트 이동 단말기기의 급속한 보급과 더불어 많은 수의WiFi Access Point (AP)가 설치되어 사용되고 있으며, WiFi AP의 증가는 AP 간의 상호 간섭에 의한 트래픽 처리 성능의 저하를 발생시킨다. 이런 현상은 기존 WiFi 망에 활용할 수 있는 트래픽 성능을 향상시키기 위한 방법을 요구한다. 본 연구에서는 트래픽 성능을 향상시키기 위하여 AP의 무선 자원 관리 (RRM : Radio Resource Management)를 최적화하기 위한 채널 할당 방법과 분산형 Wireless LAN (WLAN) 에서의 트래픽 성능 향상 방법에 대하여 연구하였다. 그 결과, AP 단독으로 실행되어 기존방식의 할당 오류를 개선하고 실행속도를 증가시킬 수 있었다.