Mobil Ağlarda Merkezi Olmayan Yapay Zeka Hizmet Yerleştirme, Seçim ve Yönlendirme

İçindekiler

1. Giriş

Yapay zeka hizmetlerinin, özellikle OpenAI'ın GPT serisi gibi büyük ölçekli modellerin hızlı benimsenmesi, modern iletişim ağlarındaki trafik desenlerini temelden dönüştürmektedir. Mevcut YZ hizmetleri ağırlıklı olarak büyük şirketler tarafından sunulsa da, tahminler daha küçük organizasyonların ve hatta bireysel kullanıcıların kendi YZ modellerini barındırabileceği merkezi olmayan bir YZ ekosistemine doğru bir kayış olduğunu göstermektedir. Bu evrim, keyfi ağ topolojilerinde kullanıcı hareketliliğini barındırırken hizmet kalitesi ve gecikme arasındaki dengeyi sağlamada önemli zorluklar ortaya koymaktadır.

Geleneksel Mobil Kenar Bilişim (MEC) yaklaşımları, hiyerarşik kontrol yapılarına olan bağımlılıkları ve statik ağlar hakkındaki varsayımları nedeniyle bu bağlamda yetersiz kalmaktadır. YZ model boyutlarındaki üssel büyüme (örneğin, yaklaşık 1.8 trilyon parametreye sahip GPT-4), gerçek zamanlı model taşımayı pratik olmaktan çıkarmakta ve maliyetli model transferleri olmadan hareketlilik desteği için yenilikçi çözümler gerektirmektedir.

2. Sistem Mimarisi ve Problem Formülasyonu

2.1 Ağ Modeli ve Bileşenler

Önerilen sistem, bulut sunucuları, baz istasyonları, yol kenarı birimleri ve mobil kullanıcılardan oluşan heterojen bir ağ ortamında çalışır. Ağ, farklı kalite ve gecikme özelliklerine sahip birden fazla önceden eğitilmiş YZ modelini destekler. Temel bileşenler şunlardır:

• Bulut Sunucuları: Yüksek hesaplama kapasitesine sahip büyük YZ modellerini barındırır
• Baz İstasyonları & Yol Kenarı Birimleri: Kablosuz kapsama ve kenar bilişim kaynakları sağlar
• Mobil Kullanıcılar: Hareketlilik desenleriyle YZ hizmetleri için istek oluşturur
• YZ Modelleri: Farklı doğruluk-gecikme dengelerine sahip önceden eğitilmiş modeller

2.2 Problem Formülasyonu

Ortak optimizasyon problemi, hizmet kalitesi ve uçtan uca gecikme arasında denge kurmak için hizmet yerleştirme, seçim ve yönlendirme kararlarını ele alır. Formülasyon şunları dikkate alır:

• Ağ düğümlerindeki doğrusal olmayan kuyruk gecikmeleri
• Kullanıcı hareketlilik desenleri ve devretme olayları
• Depolama sınırlamaları nedeniyle model yerleştirme kısıtlamaları
• Farklı uygulamalar için hizmet kalitesi gereksinimleri

3. Teknik Yaklaşım

3.1 Hareketlilik Desteği için Trafik Tünelleme

Maliyetli YZ model taşıma olmadan kullanıcı hareketliliği zorluğunu ele almak için trafik tünelleme kullanıyoruz. Bir kullanıcı kablosuz erişim noktaları arasında hareket ettiğinde, orijinal erişim noktası bir çapa görevi görür. Uzak sunuculardan gelen yanıtlar bu çapa düğüme yönlendirilir, bu da ardından sonuçları kullanıcının yeni konumuna iletir. Bu yaklaşım:

• Gerçek zamanlı YZ model taşıma ihtiyacını ortadan kaldırır
• Hareketlilik olayları sırasında hizmet sürekliliğini korur
• Yönetilmesi gereken ek trafik yükü getirir

3.2 Merkezi Olmayan Frank-Wolfe Algoritması

Frank-Wolfe yöntemine dayalı, yeni bir mesajlaşma protokolüne sahip merkezi olmayan bir optimizasyon algoritması geliştirdik. Algoritma:

• Merkezi koordinasyon olmadan çalışır
• Dışbükey olmayan problemin yerel optimumlarına yakınsar
• Komşu düğümler arasında sınırlı mesaj geçişi kullanır
• Değişen ağ koşullarına ve kullanıcı taleplerine uyum sağlar

3.3 Matematiksel Formülasyon

Optimizasyon problemi, hizmet kalitesi $Q$ ve uçtan uca gecikme $L$ arasındaki dengeyi dikkate alan dışbükey olmayan bir program olarak formüle edilmiştir. Amaç fonksiyonu bu faktörleri birleştirir:

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

Şu koşullara tabi:

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

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

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

Burada $x_{u,m}$, $u$ kullanıcısının $m$ modelini seçtiğini; $y_{n,m}$, $n$ düğümünün $m$ modelini barındırdığını; $r_{u,n}$ yönlendirme kararını; $s_m$ model boyutunu; ve $S_n$ düğüm depolama kapasitesini gösterir.

4. Deneysel Sonuçlar

4.1 Performans Değerlendirmesi

Sayısal değerlendirmeler, mevcut yöntemlere kıyasla önemli performans iyileştirmeleri göstermektedir. Önerilen yaklaşım, karşılaştırılabilir hizmet kalitesini korurken geleneksel MEC çözümlerine kıyasla uçtan uca gecikmeyi %25-40 oranında azaltmaktadır. Temel bulgular şunlardır:

• Trafik tünelleme, minimum performans düşüşü ile hareketliliği etkili bir şekilde destekler
• Merkezi olmayan algoritma, ağ boyutuyla verimli bir şekilde ölçeklenir
• Ortak optimizasyon, sıralı karar verme yaklaşımlarından daha iyi performans gösterir

4.2 Temel Yöntemlerle Karşılaştırma

Önerilen çerçeve, üç temel yaklaşımla karşılaştırıldı:

• Merkezi MEC: Geleneksel hiyerarşik kenar bilişim
• Statik Yerleştirme: Uyum sağlamayan sabit model yerleştirme
• Açgözlü Seçim: Koordinasyonsuz miyop hizmet seçimi

Sonuçlar, yaklaşımımızın yüksek hareketlilik senaryolarında merkezi MEC'den %30 daha düşük gecikme ve statik yerleştirmeye göre %45 iyileşme sağladığını göstermektedir.

5. Uygulama Detayları

5.1 Kod Uygulaması

Merkezi olmayan Frank-Wolfe algoritması aşağıdaki temel bileşenlerle uygulanmıştır:

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):
        # Her düğümde yerel gradyanları hesapla
        gradients = self.compute_local_gradients()
        
        # Komşularla gradyan bilgisi alışverişi yap
        self.exchange_gradients(gradients)
        
        # Yerel doğrusal alt problemi çöz
        direction = self.solve_linear_subproblem()
        
        # Adım boyutunu hesapla ve çözümü güncelle
        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 Mesajlaşma Protokolü

Yeni mesajlaşma protokolü, minimum iletişim yükü ile düğümler arasında verimli koordinasyon sağlar. Her mesaj şunları içerir:

• Optimizasyon için yerel gradyan bilgisi
• Mevcut yerleştirme ve yönlendirme kararları
• Ağ durumu ve kaynak kullanılabilirliği
• Kullanıcı hareketlilik tahminleri

6. Gelecek Uygulamalar ve Yönler

Önerilen çerçevenin ortaya çıkan YZ odaklı ağlarda geniş uygulamaları vardır:

• Otonom Araçlar: Navigasyon ve algılama için gerçek zamanlı YZ çıkarımı
• Akıllı Şehirler: Kentsel altyapı için dağıtılmış YZ hizmetleri
• Endüstriyel Nesnelerin İnterneti: Üretim ve öngörücü bakım için kenar YZ'si
• AR/VR Uygulamaları: Sürükleyici deneyimler için düşük gecikmeli YZ işleme

Gelecek araştırma yönleri şunlardır:

• Gizliliği koruyan YZ için federatif öğrenme ile entegrasyon
• Kuantum esinli optimizasyon algoritmalarına uyarlama
• Çok modlu YZ hizmetlerine ve çapraz model optimizasyonuna genişletme
• Enerji verimliliği değerlendirmelerinin dahil edilmesi

7. Özgün Analiz

Bu araştırma, mobil ağlar ve yapay zeka kesişimindeki kritik zorlukları ele alarak, merkezi olmayan YZ hizmet yönetiminde önemli bir ilerlemeyi temsil etmektedir. Önerilen çerçevenin, model taşıma olmadan hareketlilik desteği için trafik tünellemeyi yenilikçi kullanımı özellikle dikkat çekicidir, çünkü bu, büyük ölçekli YZ modelleriyle uğraşırken geleneksel MEC yaklaşımlarının temel bir sınırlamasını aşmaktadır. CycleGAN'ın (Zhu vd., 2017) eşleştirilmiş eğitim verisi olmadan görüntüden görüntüye çeviriyi nasıl devrimleştirdiğine benzer şekilde, bu çalışma, gerçek zamanlı model taşımanın hesaplama açısından engelleyici görevinden kaçınarak, YZ hizmeti veren ağlarda hareketlilik yönetimini dönüştürmektedir.

Doğrusal olmayan kuyruk gecikmelerini içeren matematiksel formülasyon, ağ dinamiklerinin karmaşık gerçekliğini yansıtmakta ve önceki çalışmalarda yaygın olarak kullanılan basitleştirilmiş doğrusal modellerin ötesine geçmektedir. Bu yaklaşım, Chen vd. (2022) tarafından doğrusal olmayan ağ hesabı üzerine yapılan çalışma gibi ağ optimizasyon araştırmalarındaki son eğilimlerle uyumludur, ancak bunu YZ hizmet sunumunun özel bağlamına genişletmektedir. Merkezi olmayan Frank-Wolfe algoritması, klasik optimizasyon tekniklerinin modern dağıtılmış sistemlere nasıl uyarlanabileceğini göstermektedir; bu, federatif optimizasyondaki (Konečný vd., 2016) son gelişmelere benzer, ancak ortak yerleştirme, seçim ve yönlendirme problemi için özel uyarlamalara sahiptir.

Pratik bir bakış açısından, deneysel sonuçlarda gösterilen performans iyileştirmeleri (%25-40 gecikme azalması) önemlidir ve otonom araçlar ve endüstriyel otomasyon gibi düşük gecikmeli YZ çıkarımı gerektiren uygulamalarda gerçek dünya etkisine sahip olabilir. Temel yöntemlerle karşılaştırma, mevcut yaklaşımların sınırlamalarını, özellikle de büyük YZ modelleri ve kullanıcı hareketliliğinin benzersiz zorluklarını aynı anda ele alma konusundaki yetersizliklerini etkili bir şekilde vurgulamaktadır.

İleriye bakıldığında, bu araştırma birkaç umut verici yön açmaktadır. 6G ağları ve uydu iletişimi gibi ortaya çıkan teknolojilerle entegrasyon, çerçevenin uygulanabilirliğini daha da artırabilir. Ek olarak, kenar zekası üzerine son IEEE araştırmalarında belirtildiği gibi, YZ modellerinin ve donanım hızlandırıcılarının artan heterojenliği, merkezi olmayan optimizasyon için hem zorluklar hem de fırsatlar sunmaktadır. Bu çalışmada belirlenen ilkeler, iletişimi, hesaplamayı ve zekayı sorunsuz bir şekilde entegre eden yeni nesil YZ-yerel ağların geliştirilmesine bilgi verebilir.

8. Referanslar

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.