摘要
随着基于人工智能的工业物联网（IIoT）应用的快速普及，共享边缘计算基础设施的能源消耗显著增加。尽管面临这一可持续性挑战，但当前的边缘计算资源定价模型主要仍基于粗粒度的物理资源分配，而非工作负载执行过程中实际消耗的能源量。为了支持工业边缘计算中的能源意识型资源管理，本文针对在共享边缘节点中执行的人工智能工作负载，构建了一个能源归属模型。这类环境中的主要问题在于，由于动态资源共享和执行干扰，共址工作负载之间的能耗难以分离。为了解决这一技术难题，同时不增加对工业环境的监控或仪器开销，我们的模型将系统级能源指标划分为基础平台元素和特定于资源的职能组件。然后，通过基于可观测的资源分配和利用率变量，解决一致的归属函数，为各个工作负载确定能源份额。通过将基础设施硬件分为基于利用率的、以分配为中心的以及混合行为类型，该模型能够在实际误差范围内精确估算共享IIoT边缘计算环境中工作负载级别的能源责任。
