Buchumschlag

CoRaiS: Lightweight Real-Time Scheduler for Multi-Edge Cooperative Computing

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Hu, Yujiao, Jia, Qingmin, Chen, Jinchao, Yao, Yuan, Pan, Yan, Xie, Renchao, Yu, F. Richard
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Distributed, Parallel, and Cluster Computing Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

CoEdge-RAG: Optimizing Hierarchical Scheduling for Retrieval-Augmented LLMs in Collaborative Edge Computing
von: Hong, Guihang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LRScheduler: A Layer-aware and Resource-adaptive Container Scheduler in Edge Computing
von: Tang, Zhiqing, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Scale: Deep Reinforcement Learning for Container Scheduling in Serverless Edge Computing
von: Chen, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

EAT: QoS-Aware Edge-Collaborative AIGC Task Scheduling via Attention-Guided Diffusion Reinforcement Learning
von: Xu, Zhifei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ACE-GNN: Adaptive GNN Co-Inference with System-Aware Scheduling in Dynamic Edge Environments
von: Zhou, Ao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SLICE: SLO-Driven Scheduling for LLM Inference on Edge Computing Devices
von: Chow, Will
Veröffentlicht: (2025)

Energy-Efficient Real-Time Job Mapping and Resource Management in Mobile-Edge Computing
von: Gao, Chuanchao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Comparative Analysis of Lightweight Kubernetes Distributions for Edge Computing: Performance and Resource Efficiency
von: Yakubov, Diyaz, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Real-Time Digital Twin for Adaptive Scheduling
von: Zhang, Yihe, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Dynamic Service Scheduling and Resource Management in Energy-Harvesting Multi-access Edge Computing
von: Chen, Shuyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

DECICE: AI-Driven Scheduling and Digital Twin Integration for the Cloud-HPC-Edge Compute Continuum
von: Sharma, Aasish Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Collaborative Resource Management and Workloads Scheduling in Cloud-Assisted Mobile Edge Computing across Timescales
von: Tang, Lujie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Air-FedGA: A Grouping Asynchronous Federated Learning Mechanism Exploiting Over-the-air Computation
von: Ma, Qianpiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

High-Efficiency Split Computing for Cooperative Edge Systems: A Novel Compressed Sensing Bottleneck
von: Zhong, Hailin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

In-Vehicle Edge System for Real-Time Dashcam Video Analysis
von: Lee, Seyul, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DARIS: An Oversubscribed Spatio-Temporal Scheduler for Real-Time DNN Inference on GPUs
von: Babaei, Amir Fakhim, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PROBE: Co-Balancing Computation and Communication in MoE Inference via Real-Time Predictive Prefetching
von: Zhu, Qianchao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Reinforcement Learning based Workflow Scheduling in Cloud and Edge Computing Environments: A Taxonomy, Review and Future Directions
von: Jayanetti, Amanda, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Dynamic DAG-Application Scheduling for Multi-Tier Edge Computing in Heterogeneous Networks
von: Li, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SchEdge: A Dynamic, Multi-agent, and Scalable Scheduling Simulator for IoT Edge
von: Hamedi, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2025)

TOD: Transprecise Object Detection to Maximise Real-Time Accuracy on the Edge
von: Lee, JunKyu, et al.
Veröffentlicht: (2021)

GCAPS: GPU Context-Aware Preemptive Priority-based Scheduling for Real-Time Tasks
von: Wang, Yidi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

TF-DDRL: A Transformer-enhanced Distributed DRL Technique for Scheduling IoT Applications in Edge and Cloud Computing Environments
von: Wang, Zhiyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Optimal Fixed Priority Scheduling in Multi-Stage Multi-Resource Distributed Real-Time Systems
von: Kumar, Niraj, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Orchestrating Joint Offloading and Scheduling for Low-Latency Edge SLAM
von: Zhang, Yao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

DCSim: Computing and Networking Integration based Container Scheduling Simulator for Data Centers
von: Hu, Jinlong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Mobile Edge Computing
von: Ahmed, Sohaib, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Towards Energy Efficient Co-Scheduling in HPC
von: Zheng, Zhong, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A HPC Co-Scheduler with Reinforcement Learning
von: Souza, Abel, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Joint Time and Energy-Efficient Federated Learning-based Computation Offloading Method for Mobile Edge Computing
von: Mukherjee, Anwesha, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Real-Time Service Subscription and Adaptive Offloading Control in Vehicular Edge Computing
von: Gao, Chuanchao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Efficient Scheduling of Vehicular Tasks on Edge Systems with Green Energy and Battery Storage
von: Sarkar, Suvarthi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Adaptive Heuristics for Scheduling DNN Inferencing on Edge and Cloud for Personalized UAV Fleets
von: Raj, Suman, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Survey on Scheduling Techniques in the Edge Cloud: Issues, Challenges and Future Directions
von: Asghar, Hassan, et al.
Veröffentlicht: (2022)

SneakPeek: Data-Aware Model Selection and Scheduling for Inference Serving on the Edge
von: Wolfrath, Joel, et al.
Veröffentlicht: (2025)

EdgeFaaS: A Function-based Framework for Edge Computing
von: Jin, Runyu, et al.
Veröffentlicht: (2022)

FCPO: Federated Continual Policy Optimization for Real-Time High-Throughput Edge Video Analytics
von: Liebe, Lucas, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Scaling Real-Time Traffic Analytics on Edge-Cloud Fabrics for City-Scale Camera Networks
von: Sharma, Akash, et al.
Veröffentlicht: (2026)

AdaBridge: Dynamic Data and Computation Reuse for Efficient Multi-task DNN Co-evolution in Edge Systems
von: Wang, Lehao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Eliminating Timing Anomalies in Scheduling Periodic Segmented Self-Suspending Tasks with Release Jitter
von: Lin, Ching-Chi, et al.
Veröffentlicht: (2024)