Hoppa till huvudinnehåll
RISE logo
ICE datacenter webassembly avlastning forskning innovation testbädd experiment AI moln IT infrastruktur edge 5G smarta städer

Beräkningsavlastning av 5G-enheter till Edge noder med WebAssembly

07 juli 2021, 09:34

Examensarbete på RISE av Gustav Hansson

Med en ständigt ökande andel av den mänskliga befolkningen som är ansluten till internet är mängden data som produceras och bearbetas på en högsta nivå. Edge Computing har framstått som ett paradigm för att hantera denna tillväxt och i kombination med 5G möjliggöra komplexa tidskänsliga applikationer som körs på resursbegränsade enheter.

Detta examensarbete undersökte användningen av WebAssembly i samband med beräkningsavlastning till Edge noder. Fokus var på att använda WebAssembly för att flytta beräknings tunga delar av ett system från en slutenhet till en Edge Server. Ett mål var att förbättra programmets prestanda genom att minska körtiden och energiförbrukningen på slutenheten.

För att undersöka detta utvecklades ett proof-of-concept-avlastningssystem. Systemet utvärderades på tre olika användningsfall; beräkning av Fibonacci-nummer, matrixmultiplikation och bildigenkänning. Varje användningsfall testades på en Raspberry Pi 3 och Pi 4 och jämförde exekveringen av WebAssembly-modulen både lokalt och avlastad. Varje test kördes också på både servern och slutenheten för att ge en viss baslinje för jämförelse.

När du avlastar WebAssembly-modulen visar resultaten att det har betydande prestandafördelar. Denna vinst kan särskilt ses med mer komplexa beräkningar som hanterar en stor mängd data. För körningstiden jämfört med att köra applikationen inbyggt är prestandavinsten minimal.

Genom att avlasta WebAssembly-modulen från slutenheten till avlastningsservern minskas användarenhetens strömförbrukning. Denna minskning kan leda till en ökad batteritid för en mobil enhet. Eftersom avlastningen minskar behovet av kraftfull hårdvara på enheten finns det också möjligheter för användning av mindre kraftfulla men mer energieffektiva komponenter på enheten och samtidigt få prestanda som en kraftfullare enhet och förbättrad batterilivslängd.

Se avhandlingen här: https://lnkd.in/dRVAAcP

Johan Kristiansson

Senior Forskare

Läs mer om Johan

Kontakta Johan

* Obligatoriskt Genom att skicka in formuläret behandlar RISE dina personuppgifter.

Daniel Olsson

Systemarkitekt

Läs mer om Daniel

Kontakta Daniel

* Obligatoriskt Genom att skicka in formuläret behandlar RISE dina personuppgifter.

2021-10-16

2021-10-15

2021-10-13

2021-10-10

2021-10-10

2021-10-08

2021-10-07

2021-10-06

2021-09-14

2021-08-23

2021-08-19

2021-07-10

2021-07-08

2021-07-07

2021-07-06

2021-07-05

2021-06-30

2021-06-28

2021-06-23

2021-06-13

2021-06-07

2021-06-07

2021-06-05

2021-06-02

2021-05-30

2021-05-06

2021-04-20

2021-03-27

2021-03-21

2021-03-10

2021-03-10

2021-02-11

2021-01-15

2021-01-14

2021-01-08

2021-01-07

2021-01-04

2020-12-30

2020-12-30

2020-12-28

2020-12-11

2020-12-11

2020-11-28

2020-11-26

2020-11-25

2020-11-20

2020-11-20

2020-11-16

2020-11-12

2020-11-10

2020-11-05

2020-11-04

2020-10-22

2020-10-21

2020-10-08

2020-10-05

2020-10-02

2020-09-30

2020-09-24

2020-09-17

2020-09-11

2020-08-31

2020-08-10

2020-07-07

2020-07-06

2020-07-05

2020-07-05

2020-07-03

2020-07-01

2020-06-30

2020-06-29

2020-05-29

2020-05-11

2020-04-20

2020-04-13

2020-03-28

2020-02-10

2020-01-29

2020-01-17

2019-12-20

2019-12-20

2019-12-17

2019-12-06

2019-11-26

2019-11-18

2019-10-25

2019-10-11

2019-09-11

2019-09-04

2019-08-27

2019-08-22

2019-08-13

2019-08-01

2019-07-29

2019-07-26

2019-07-26

2019-06-27

2019-06-26

2019-06-05

2019-06-05

2019-05-24

2019-05-09

2019-05-08

2019-05-08

2019-04-10