UniLCD: Unified Local-Cloud Decision-Making via Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2409.11403v1 📥 PDF

作者: Kathakoli Sengupta, Zhongkai Shangguan, Sandesh Bharadwaj, Sanjay Arora, Eshed Ohn-Bar, Renato Mancuso

分类: cs.RO

发布日期: 2024-09-17

备注: ECCV 24

💡 一句话要点

UniLCD：通过强化学习实现统一的本地-云端决策，优化移动机器人能耗与延迟。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 本地-云端协作 强化学习 移动机器人 边缘计算 资源优化

📋 核心要点

  1. 现有方法难以在移动机器人等系统中平衡能耗、延迟和安全性，尤其是在动态环境中。
  2. UniLCD利用强化学习优化本地-云端计算的路由策略，旨在满足安全关键系统的多重约束。
  3. 实验表明，UniLCD在拥挤导航任务中，相比现有方法，性能和效率提升超过35%。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为UniLCD的混合推理框架，旨在实现灵活的本地-云端协作，从而优化移动机器人等嵌入式视觉系统的能耗、计算延迟和安全约束。由于本地计算资源受限，将计算任务卸载到远程服务器可以节省本地资源，并利用大型模型提供高质量的预测。然而，由此产生的通信和延迟开销限制了云模型在动态、安全关键的实时环境中的应用。UniLCD通过强化学习和一个合适的多任务目标，高效地优化一个灵活的路由模块，专门用于支持安全关键的端到端移动系统的多重约束。在具有挑战性的拥挤导航任务中，UniLCD通过频繁且及时地切换本地和云端操作，验证了该方法的有效性，与基于各种分割计算和提前退出策略的先进基线相比，UniLCD的整体性能和效率提高了35%以上。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决移动机器人等嵌入式视觉系统中，如何在本地计算资源有限的情况下，有效利用云端计算资源，同时满足低延迟、低功耗和高安全性的需求。现有方法要么完全依赖本地计算，性能受限；要么过度依赖云端计算，引入不可接受的延迟和通信开销。因此，如何在本地和云端之间进行智能的任务分配和切换，是一个关键问题。

核心思路：UniLCD的核心思路是利用强化学习来学习一个最优的本地-云端决策策略。该策略能够根据当前环境状态和任务需求，动态地决定是将计算任务放在本地执行，还是卸载到云端执行。通过这种方式，UniLCD可以在保证性能的同时，最小化延迟和功耗，并满足安全约束。

技术框架：UniLCD的整体框架包含三个主要模块：本地计算模块、云端计算模块和路由模块。本地计算模块负责执行一些简单的、对延迟要求高的任务。云端计算模块负责执行复杂的、需要大量计算资源的任务。路由模块则负责根据当前状态，决定将任务分配给哪个模块执行。路由模块通过强化学习进行训练，目标是最大化整体性能，同时满足延迟和功耗约束。

关键创新：UniLCD的关键创新在于其利用强化学习来动态优化本地-云端决策。与传统的静态分割计算或提前退出策略不同，UniLCD能够根据环境和任务的变化，自适应地调整计算资源的分配。这种动态决策能力使得UniLCD能够更好地应对复杂的、动态的现实世界场景。

关键设计：UniLCD使用深度Q网络（DQN）作为强化学习算法，状态空间包括当前环境的视觉信息、机器人状态和任务信息，动作空间包括将任务分配给本地计算模块或云端计算模块。奖励函数的设计至关重要，它需要综合考虑性能、延迟、功耗和安全约束。论文采用多任务学习目标，将这些因素纳入奖励函数中，从而引导强化学习算法学习到最优的决策策略。

📊 实验亮点

实验结果表明，UniLCD在拥挤导航任务中，与基于分割计算和提前退出策略的基线方法相比，整体性能和效率提升超过35%。这表明UniLCD能够有效地平衡本地和云端计算资源，并在保证性能的同时，显著降低延迟和功耗。此外，实验还验证了UniLCD在不同环境和任务下的泛化能力。

🎯 应用场景

UniLCD适用于各种需要本地-云端协作的嵌入式视觉系统，例如移动机器人、自动驾驶汽车、智能监控系统等。该研究成果可以有效提升这些系统在资源受限环境下的性能和效率，并降低延迟和功耗，从而扩展其应用范围和实际价值。未来，UniLCD可以进一步扩展到其他类型的任务和系统，例如边缘计算和物联网。

📄 摘要（原文）

Embodied vision-based real-world systems, such as mobile robots, require a careful balance between energy consumption, compute latency, and safety constraints to optimize operation across dynamic tasks and contexts. As local computation tends to be restricted, offloading the computation, ie, to a remote server, can save local resources while providing access to high-quality predictions from powerful and large models. However, the resulting communication and latency overhead has led to limited usability of cloud models in dynamic, safety-critical, real-time settings. To effectively address this trade-off, we introduce UniLCD, a novel hybrid inference framework for enabling flexible local-cloud collaboration. By efficiently optimizing a flexible routing module via reinforcement learning and a suitable multi-task objective, UniLCD is specifically designed to support the multiple constraints of safety-critical end-to-end mobile systems. We validate the proposed approach using a challenging, crowded navigation task requiring frequent and timely switching between local and cloud operations. UniLCD demonstrates improved overall performance and efficiency, by over 35% compared to state-of-the-art baselines based on various split computing and early exit strategies.