جای‌گذاری، انتخاب و مسیریابی سرویس‌های هوش مصنوعی غیرمتمرکز در شبکه‌های موبایل

فهرست مطالب

1. مقدمه

استقرار سریع سرویس‌های هوش مصنوعی، به‌ویژه مدل‌های بزرگ مقیاس مانند سری GPT شرکت OpenAI، به طور اساسی الگوهای ترافیک در شبکه‌های ارتباطی مدرن را دگرگون می‌کند. در حالی که سرویس‌های هوش مصنوعی کنونی عمدتاً توسط شرکت‌های بزرگ ارائه می‌شوند، پیش‌بینی‌ها نشان از حرکت به سوی یک اکوسیستم غیرمتمرکز هوش مصنوعی دارد که در آن سازمان‌های کوچک‌تر و حتی کاربران فردی می‌توانند مدل‌های هوش مصنوعی خود را میزبانی کنند. این تحول چالش‌های مهمی در تعادل کیفیت سرویس و تأخیر در حین پشتیبانی از تحرک کاربر در توپولوژی‌های دلخواه شبکه ایجاد می‌کند.

رویکردهای سنتی رایانش لبه موبایل (MEC) در این زمینه به دلیل وابستگی به ساختارهای کنترل سلسله‌مراتبی و فرضیات درباره شبکه‌های ایستا، کوتاهی می‌کنند. رشد نمایی اندازه مدل‌های هوش مصنوعی (مانند GPT-4 با حدود ۱.۸ تریلیون پارامتر)، انتقال بلادرنگ را غیرعملی می‌سازد و نیازمند راه‌حل‌های نوآورانه برای پشتیبانی از تحرک بدون انتقال پرهزینه مدل است.

2. معماری سیستم و فرمول‌بندی مسئله

2.1 مدل شبکه و اجزاء

سیستم پیشنهادی در یک محیط شبکه ناهمگن شامل سرورهای ابری، ایستگاه‌های پایه، واحدهای کنار جاده‌ای و کاربران موبایل عمل می‌کند. این شبکه از چندین مدل هوش مصنوعی از پیش آموزش‌دیده با ویژگی‌های کیفیت و تأخیر متفاوت پشتیبانی می‌کند. اجزاء کلیدی شامل موارد زیر هستند:

• سرورهای ابری: مدل‌های بزرگ هوش مصنوعی با ظرفیت محاسباتی بالا را میزبانی می‌کنند
• ایستگاه‌های پایه و واحدهای کنار جاده‌ای: پوشش بی‌سیم و منابع رایانشی لبه را فراهم می‌کنند
• کاربران موبایل: درخواست‌هایی برای سرویس‌های هوش مصنوعی با الگوهای تحرک تولید می‌کنند
• مدل‌های هوش مصنوعی: مدل‌های از پیش آموزش‌دیده با مصالحه‌های دقت-تأخیر متفاوت

2.2 فرمول‌بندی مسئله

مسئله بهینه‌سازی مشترک به تصمیم‌های جای‌گذاری سرویس، انتخاب و مسیریابی برای متعادل کردن کیفیت سرویس و تأخیر انتها به انتها می‌پردازد. فرمول‌بندی موارد زیر را در نظر می‌گیرد:

• تأخیرهای غیرخطی صف‌بندی در گره‌های شبکه
• الگوهای تحرک کاربر و رویدادهای تحویل‌گیری
• محدودیت‌های جای‌گذاری مدل به دلیل محدودیت‌های ذخیره‌سازی
• نیازمندی‌های کیفیت سرویس برای کاربردهای مختلف

3. رویکرد فنی

3.1 تونل‌زنی ترافیک برای پشتیبانی از تحرک

برای پرداختن به چالش تحرک کاربر بدون انتقال پرهزینه مدل هوش مصنوعی، از تونل‌زنی ترافیک استفاده می‌کنیم. هنگامی که کاربر بین نقاط دسترسی بی‌سیم حرکت می‌کند، نقطه دسترسی اصلی به عنوان لنگر عمل می‌کند. پاسخ‌های سرورهای دور به این گره لنگر مسیریابی می‌شوند که سپس نتایج را به مکان جدید کاربر ارسال می‌کند. این رویکرد:

• نیاز به انتقال بلادرنگ مدل هوش مصنوعی را حذف می‌کند
• تداوم سرویس را در طول رویدادهای تحرک حفظ می‌کند
• سربار ترافیک اضافی معرفی می‌کند که باید مدیریت شود

3.2 الگوریتم غیرمتمرکز فرانک-وولف

ما یک الگوریتم بهینه‌سازی غیرمتمرکز بر اساس روش فرانک-وولف با یک پروتکل پیام‌رسانی نوآورانه توسعه داده‌ایم. این الگوریتم:

• بدون هماهنگی متمرکز عمل می‌کند
• به بهینه‌های محلی مسئله غیرکوژ همگرا می‌شود
• از انتقال پیام محدود بین گره‌های همسایه استفاده می‌کند
• با شرایط متغیر شبکه و تقاضاهای کاربر سازگار می‌شود

3.3 فرمول‌بندی ریاضی

مسئله بهینه‌سازی به عنوان یک برنامه غیرکوژ با در نظر گرفتن مصالحه بین کیفیت سرویس $Q$ و تأخیر انتها به انتها $L$ فرمول‌بندی شده است. تابع هدف این عوامل را ترکیب می‌کند:

$$\min_{x,y,r} \sum_{u \in U} \left[ \alpha L_u(x,y,r) - \beta Q_u(x,y) \right]$$

با قیود:

$$\sum_{m \in M} s_m y_{n,m} \leq S_n, \forall n \in N$$

$$\sum_{m \in M} x_{u,m} = 1, \forall u \in U$$

$$x_{u,m}, y_{n,m} \in \{0,1\}, r_{u,n} \geq 0$$

که در آن $x_{u,m}$ نشان می‌دهد کاربر $u$ مدل $m$ را انتخاب می‌کند، $y_{n,m}$ نشان می‌دهد گره $n$ مدل $m$ را میزبانی می‌کند، $r_{u,n}$ تصمیم مسیریابی است، $s_m$ اندازه مدل و $S_n$ ظرفیت ذخیره‌سازی گره است.

4. نتایج آزمایشی

4.1 ارزیابی عملکرد

ارزیابی‌های عددی بهبودهای عملکرد قابل توجهی نسبت به روش‌های موجود نشان می‌دهند. رویکرد پیشنهادی تأخیر انتها به انتها را در مقایسه با راه‌حل‌های مرسوم MEC به میزان ۲۵-۴۰٪ کاهش می‌دهد در حالی که کیفیت سرویس قابل مقایسه‌ای حفظ می‌کند. یافته‌های کلیدی شامل موارد زیر هستند:

• تونل‌زنی ترافیک به طور مؤثر از تحرک با حداقل کاهش عملکرد پشتیبانی می‌کند
• الگوریتم غیرمتمرکز به طور کارآمد با اندازه شبکه مقیاس می‌شود
• بهینه‌سازی مشترک از رویکردهای تصمیم‌گیری ترتیبی بهتر عمل می‌کند

4.2 مقایسه با روش‌های پایه

چارچوب پیشنهادی با سه رویکرد پایه مقایسه شد:

• MEC متمرکز: رایانش لبه سلسله‌مراتبی سنتی
• جای‌گذاری ایستا: جای‌گذاری ثابت مدل بدون سازگاری
• انتخاب حریصانه: انتخاب سرویس کوته‌بینانه بدون هماهنگی

نتایج نشان می‌دهد رویکرد ما تأخیر ۳۰٪ کمتری نسبت به MEC متمرکز و بهبود ۴۵٪ نسبت به جای‌گذاری ایستا در سناریوهای تحرک بالا دارد.

5. جزئیات پیاده‌سازی

5.1 پیاده‌سازی کد

الگوریتم غیرمتمرکز فرانک-وولف با اجزاء کلیدی زیر پیاده‌سازی شده است:

class DecentralizedAIOptimizer:
    def __init__(self, network_graph, models, users):
        self.graph = network_graph
        self.models = models
        self.users = users
        self.placement = {}
        self.routing = {}
        
    def frank_wolfe_iteration(self):
        # Compute gradients locally at each node
        gradients = self.compute_local_gradients()
        
        # Exchange gradient information with neighbors
        self.exchange_gradients(gradients)
        
        # Solve local linear subproblem
        direction = self.solve_linear_subproblem()
        
        # Compute step size and update solution
        step_size = self.line_search(direction)
        self.update_solution(direction, step_size)
        
    def optimize(self, max_iterations=100):
        for iteration in range(max_iterations):
            self.frank_wolfe_iteration()
            if self.convergence_check():
                break
        return self.placement, self.routing

5.2 پروتکل پیام‌رسانی

پروتکل پیام‌رسانی نوآورانه هماهنگی کارآمد بین گره‌ها با حداقل سربار ارتباطی را ممکن می‌سازد. هر پیام شامل موارد زیر است:

• اطلاعات گرادیان محلی برای بهینه‌سازی
• تصمیم‌های فعلی جای‌گذاری و مسیریابی
• وضعیت شبکه و در دسترس بودن منابع
• پیش‌بینی‌های تحرک کاربر

6. کاربردها و جهت‌های آینده

چارچوب پیشنهادی کاربردهای گسترده‌ای در شبکه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در حال ظهور دارد:

• وسایل نقلیه خودران: استنتاج هوش مصنوعی بلادرنگ برای ناوبری و ادراک
• شهرهای هوشمند: سرویس‌های هوش مصنوعی توزیع‌شده برای زیرساخت‌های شهری
• اینترنت اشیاء صنعتی: هوش مصنوعی لبه برای تولید و نگهداری پیش‌بینانه
• کاربردهای واقعیت افزوده/مجازی: پردازش هوش مصنوعی کم‌تأخیر برای تجربیات فراگیر

جهت‌های تحقیقاتی آینده شامل:

• ادغام با یادگیری فدرال برای هوش مصنوعی حفظ‌کننده حریم خصوصی
• سازگاری با الگوریتم‌های بهینه‌سازی الهام‌گرفته از کوانتوم
• توسعه به سرویس‌های چندوجهی هوش مصنوعی و بهینه‌سازی بین مدلی
• گنجاندن ملاحظات بهره‌وری انرژی

7. تحلیل اصلی

این تحقیق پیشرفت قابل توجهی در مدیریت سرویس‌های هوش مصنوعی غیرمتمرکز نشان می‌دهد و به چالش‌های حیاتی در تقاطع شبکه‌های موبایل و هوش مصنوعی می‌پردازد. استفاده نوآورانه چارچوب پیشنهادی از تونل‌زنی ترافیک برای پشتیبانی از تحرک بدون انتقال مدل به ویژه قابل توجه است، زیرا یک محدودیت اساسی رویکردهای سنتی MEC در برخورد با مدل‌های بزرگ مقیاس هوش مصنوعی را دور می‌زند. مشابه نحوه‌ای که CycleGAN (Zhu و همکاران، ۲۰۱۷) ترجمه تصویر به تصویر را بدون داده آموزش جفت‌شده متحول کرد، این کار مدیریت تحرک در شبکه‌های سرویس‌دهنده هوش مصنوعی را با اجتناب از وظیفه محاسباتی ممنوع انتقال بلادرنگ مدل دگرگون می‌کند.

فرمول‌بندی ریاضی شامل تأخیرهای غیرخطی صف‌بندی واقعیت پیچیده پویایی‌های شبکه را منعکس می‌کند و فراتر از مدل‌های خطی ساده‌شده معمول در کارهای قبلی حرکت می‌کند. این رویکرد با روندهای اخیر در تحقیقات بهینه‌سازی شبکه، مانند کار Chen و همکاران (۲۰۲۲) درباره حسابان شبکه غیرخطی، همسو است اما آن را به زمینه خاص تحویل سرویس هوش مصنوعی گسترش می‌دهد. الگوریتم غیرمتمرکز فرانک-وولف نشان می‌دهد چگونه تکنیک‌های بهینه‌سازی کلاسیک می‌توانند برای سیستم‌های توزیع‌شده مدرن سازگار شوند، مشابه پیشرفت‌های اخیر در بهینه‌سازی فدرال (Konečný و همکاران، ۲۰۱۶) اما با سازگاری‌های خاص برای مسئله مشترک جای‌گذاری، انتخاب و مسیریابی.

از دیدگاه عملی، بهبودهای عملکرد نشان‌داده‌شده در نتایج آزمایشی (کاهش ۲۵-۴۰٪ تأخیر) قابل توجه هستند و می‌توانند تأثیر واقعی بر کاربردهای نیازمند استنتاج هوش مصنوعی کم‌تأخیر، مانند وسایل نقلیه خودران و اتوماسیون صنعتی داشته باشند. مقایسه با روش‌های پایه به طور مؤثر محدودیت‌های رویکردهای موجود، به ویژه ناتوانی آن‌ها در برخورد همزمان با چالش‌های منحصر به فرد posed توسط مدل‌های بزرگ هوش مصنوعی و تحرک کاربر را برجسته می‌کند.

در نگاه به آینده، این تحقیق چندین جهت امیدوارکننده را باز می‌کند. ادغام با فناوری‌های در حال ظهور مانند شبکه‌های 6G و ارتباطات ماهواره‌ای می‌تواند کاربردپذیری چارچوب را بیشتر افزایش دهد. علاوه بر این، همانطور که در بررسی‌های اخیر IEEE درباره هوشمندی لبه اشاره شده است، ناهمگنی فزاینده مدل‌های هوش مصنوعی و شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری چالش‌ها و فرصت‌هایی برای بهینه‌سازی غیرمتمرکز ارائه می‌دهد. اصول ایجادشده در این کار می‌تواند توسعه نسل بعدی شبکه‌های بومی هوش مصنوعی که ارتباط، محاسبه و هوشمندی را به طور یکپارچه ادغام می‌کنند، آگاه سازد.

8. مراجع

1. Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks. In Proceedings of the IEEE international conference on computer vision.
2. Chen, L., Liu, Y., & Zhang, B. (2022). Nonlinear network calculus: Theory and applications to service guarantee analysis. IEEE Transactions on Information Theory.
3. Konečný, J., McMahan, H. B., Yu, F. X., Richtárik, P., Suresh, A. T., & Bacon, D. (2016). Federated learning: Strategies for improving communication efficiency. arXiv preprint arXiv:1610.05492.
4. Mao, Y., You, C., Zhang, J., Huang, K., & Letaief, K. B. (2017). A survey on mobile edge computing: The communication perspective. IEEE Communications Surveys & Tutorials.
5. Wang, X., Han, Y., Leung, V. C., Niyato, D., Yan, X., & Chen, X. (2020). Convergence of edge computing and deep learning: A comprehensive survey. IEEE Communications Surveys & Tutorials.
6. Zhang, J., Vlaski, S., & Leung, K. (2023). Decentralized AI Service Placement, Selection and Routing in Mobile Networks. Imperial College London.