CN105554897A - 虚拟化基站并行任务的资源分配的方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种虚拟化基站并行任务的资源分配的方法，包括：确定在一时间段内要被并行处理的多个任务，所述多个任务将由若干个CU所构成的虚拟化基站处理；根据全部多个任务的权重分别为每个任务预分配不同数量的CU；针对为所述每个任务所预分配的每一个CU判断其能否增加处理速率，以确定分配给所述每个任务的CU的集合。

Description

虚拟化基站并行任务的资源分配的方法

技术领域

本发明涉及无线通信，尤其涉及虚拟化基站的资源分配。

背景技术

在由中国移动于2013年12月公布的白皮书“C-RANTheRoadTowardsGreenRAN”中，首次提出了虚拟化基站(VirtualBase-Station，VBS)的概念。相较于需要对每一个(或几个)基站设置独立机房的传统无线通信网络，集中式基站架构(Centralized,Cooperative,CloudRadioAccessNetwork,C-RAN)将一定数量(几十、上百甚至上千)的计算单元(CalculateUnit，CU)集中放置在一个大的中心机房，并使这些CU以一定的结构相互连接以构成CU池。在此基础上，通过软件虚拟化的手段，将一定数量的CU虚拟化成为一个虚拟化基站。在一个CU池中，可存在若干个虚拟化基站。

为解决在虚拟化基站的应用过程中所存在的能耗较大的问题，在M.Qian等人于2015年发表于IEEEWirelessCommunicationLetter的名为“Base-bandProcessingResourceUnitsVirtualisationforCloudRadioAccessNetwork”的文章中提出了一种通过采用两层TLFFD协议和HAS算法来使虚拟化基站的能耗的最小化。类似地，在T.Zhao等人于2014年公布于InternationalConferenceonComputationalScience的名为“Energy-DelayTradeoffsofVirtualBaseStationsWithaComputational-Resource-AwareEnergyConsumptionModel”的文章中提出了一种针对能耗和时延的均衡算法，其可以使虚拟化基站达到最佳速率。

然而，在上述现有技术中，仍存在耗时长、效率低的问题。通常，在虚拟化基站与远端射频单元(RemoteRadioUnit，RRU)的数据通路中，只有一个任务调度单元(TaskScheduleUnit，TSU)。虽然经由数据交换芯片的一次数据交换所造成的时延并不高，但是对于具有大规模的CU的系统来说，在TSU和CU之间的数据传递需要经过若干级数据交换芯片，而每经过一次数据交换芯片都会产生一定的延时，例如Cisco的SFS7000DInfiniBandDDR交换芯片标称最高200ns延时，RHiNET-3/SW交换芯片具有240ns的延时。假设，射频接口部分与某个特定CU之间的通信需要经过200次交换，单次交换的延时是240ns，则进行一次通信数据的往返传递，其延时可高达200×240ns×2＝96us。相对地，在下一代5G无线通信技术中，将为用户提供1Gbps到10Gbps的传输速率。假设有一个64kB的任务，需要基站在64kB/1Gbps＝488us的时间内完成该任务的处理，如果虚拟化基站所指定的某个CU的计算能力刚好在既定的时间内完成任务，而任务在处理过程中的通信延时达到了96us，则会导致基站的性能下降约19％。

因此，现有技术针对虚拟化基站的资源分配方法会导致处理无线通信任务的耗时受交换延时的影响，因而带来很大的性能损失。

发明内容

因此，本发明的目的在于克服上述现有技术的缺陷，提供一种虚拟化基站并行任务的资源分配的方法。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

提供一种虚拟化基站并行任务的资源分配的方法，包括：确定在一时间段内要被并行处理的多个任务，所述多个任务将由若干个CU所构成的虚拟化基站处理；根据全部多个任务的权重分别为每个任务预分配不同数量的CU；针对为所述每个任务所预分配的每一个CU判断其能否增加处理速率，以确定分配给所述每个任务的CU的集合。

与现有技术相比，本发明的优点在于：

并行化处理在某一段时间内到达虚拟化基站的多个无线通信任务，并且参考由数据交换所带来的时延，从而为每个任务分配处理速率最快的CU，由此加快处理无线通信任务的速度。此外，本发明还能以较低的算法复杂度获得较高的系统性能。

附图说明

以下参照附图对本发明实施例作进一步说明，其中：

图1是CU池的示意图；

图2是根据本发明的WB-OSG算法和现有WB算法的具有不同数量的CU的虚拟化基站的性能的对比图；

图3是根据本发明的WB-OSG算法和现有WB算法的具有不同并行任务的大小的虚拟化基站的性能的对比图；

图4是根据本发明的WB-OSG算法和现有WB算法的具有不同交换芯片数量的虚拟化基站的性能的对比图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明作详细说明。

如图1所示，在一个CU池100中包括成百上千个CU和一个TSU104；在某一段时间内，所述成百上千个CU中包括多个被占用的CU102(如图中未标注编号的CU组件)和多个未被占用的CU101(如图中标注编号的CU组件)。CU池中的CU可以通过该TSU104与RRU105通信。在这一段时间内，根据业务量的需求，可以申请若干个未被占用的CU来构成虚拟化基站。不同位置的CU与TSU104之间传递数据所经过的交换芯片数量不同。

发明人在仔细研究现有技术的基础上认为，由于一个虚拟化基站可以管理多个小区，并且每个小区可以被分配有不相同的任务，因此可以针对在某一时间段内到达虚拟化基站的多个不相同的并且被并行处理的无线通信任务来选择最优的CU，以获得更高的性能。其中，每个CU最多同时处理一个任务。

基于以上方面，可以使用包含变量的表达式来表示虚拟化基站处理无线通信任务的时间和效率，所使用的变量名称如下：

N为虚拟化基站在该段时间内申请到的CU的数量；

所申请到的CU被依次编号，并由集合Q＝{1，2，...，N}所表示；

M为在该一段时间内的某个时刻到达CU池的并行无线通信任务的数量；

P为每个CU的处理能力；

S_i为该M个无线通信任务当中第i个任务的大小，i＝1，2，...，M；

Φ_i为从N个CU中被选中用于执行第i个任务的CU的集合，|Φ_i|∈[0，N]，其中|Φ_i|表示集合Φ_i中元素的个数；

为针对第i个任务所选择的CU集合Φ_i，从TSU到达其中任何一个CU所经过的最大交换芯片的数量；

h为每经过一次交换芯片所造成的时延；

δ_i为全部M个任务中第i个任务的权重，

由于处理无线通信任务所消耗的时间取决于处理该无线通信任务的时长以及CU与TSU通信的时延，因此处理第i个任务所需的时间可以被表达为第i个任务的处理速率为

由此，并行处理M个任务的虚拟化基站的全部任务的总速率可以被表示为， $R_{sum}=\underset{i=1}{\overset{M}{\Σ}}{r}_{{\mathrm{\Φ}}_i}=\underset{i=1}{\overset{M}{\Σ}}\frac{S_i}{\frac{S_i}{\left|{\mathrm{\Φ}}_i\right|P}+2{\mathrm{hd\Φ}}_i}.$

为了实现本发明的目的，需要优化虚拟化基站的性能以使得虚拟化基站的处理速率R_sum最大，找出使得虚拟化基站处理无线通信任务的耗时最短、效率最高的调度CU资源的方法，即

然而通过穷举算法来确定的最优解需经历M^N次搜索，其计算量十分庞大。因此发明人提供了一种WB-OSG算法，其能够以适当的计算量来获得相对理想的搜索结果。该WB-OSG算法的核心是首先把根据任务量大小把CU集合Q预分配成M份，然后使用OSG算法从预分配的CU中选择每个任务最终使用的CU。

根据本发明的一个实施例，为虚拟化基站并行处理的不同任务分配CU的WB-OSG方法包括：

1)选择权重预分配：根据全部M个任务的权重分别为每个任务预分配不同数量的CU，其被表示为

当以上公式所表示的p_i不为整数时，通过以下方式进行调整：

如果p_i＜1，则取值为1；

如为其他情况，则取小于等于p_i的整数；

如果经以上调整后还有CU剩余，则将其分给最后一个任务。

经过以上的预分配的步骤，每个任务均被预分配一定数量的CU，其中第i个任务所分得的CU的集合被表示为T_i。

本领域的技术人员应理解，可以随机地也可以有选择地根据全部M个任务的权重分别为每个任务预分配不同数量的CU。

2)OSG算法分配：针对为每个任务所预分配的每一个CU判断其能否增加处理速率，以从预分配的CU的集合T_i中确定优选的CU的集合。相较于穷举算法的复杂度M^N而言，OSG算法的复杂度仅为M的倍数。

根据本发明的一个实施例，使用OSG算法来调整预分配给每个任务的CU的方法包括：

21)令i＝1，集合Φ_i为空；

22)对于第i个任务，进行|T_i|次判断(|T_i|为集合T_i中元素的个数)；其中每次判断分别用于确定集合T_i中的每个CU是否为优选的CU，其判断的标准为该CU的参与能否使得第i个任务的处理速率增大。

如果能够使增大，则将该CU作为一个新的元素添加到为第i个任务所分配的CU的集合Φ_i中；

如果不能使增大，则保持原集合Φ_i中的元素不变；

如果该单独一个CU的处理速率优于原集合Φ_i以及添加了该CU的集合Φ_i的处理速率，则用该单独一个CU取代原集合Φ_i中的全部元素。

23)判断是否完成全部M个任务：

如果i＝M，则继续步骤24)；

如果i≠M，则令i＝i+1并重复以上步骤22)。

24)根据全部M个任务的处理速率来计算全部任务的处理速率之和 $R_{sum}=\underset{i=1}{\overset{M}{\Σ}}{r}_{{\mathrm{\Φ}}_i}.$

通过上述WB-OSG算法能够凭借较低的搜索算法的复杂度为虚拟化基站并行处理的不同任务分配CU。为了测试根据本发明的方法相对于现有技术的效果，发明人使用表1所示的参数进行了仿真。

表1：虚拟化基站性能的仿真参数

参数描述	参数值
		单个CU的处理能力P	1Gb/s
单个交换芯片的交换延时h	240ns
		虚拟化基站中小区的数目	7

并行任务量的大小	3,1,8,10,0.2,0.5,0.3(Mbit)
		某一段时间内可用的CU数量	800
最大交换器的数量	3000

为体现在不同的时间段内虚拟化基站所拥有CU个数不同，每个CU经过的交换器数量为1至其最大数量之间的均匀分布。为了对比根据本发明的WB-OSG算法的性能，使用了WB算法作为参考。该WB算法是仅根据任务大小进行CU分配的算法，即WB-OSG算法中的步骤1)。

参考图2可以看出，随着CU池中CU数量的增加，使用两种算法的虚拟化基站性能都会提高。当CU数量比较少时(<100)，WB-OSG和WB的性能比较接近，随着CU的增加，根据WB-OSG算法的虚拟化基站的性能的优越性越来越显著。这是因为当CU数量比较大时，任务处理时间主要受到数据交换时延的影响。

图3中不同小区的任务大小是根据模拟中的最大任务需求量随机产生的。参考图3可以看出，随着最大任务需求量增加，两种算法的性能都有所增加，并且WB-OSG的性能始终优于WB算法，但两者的差距不是太大。这是由于计算量变小时，所需的计算时间减小，造成交换的延时会对虚拟化基站的性能影响比重增加。

参考图4可以看出，随着最大交换器数量的增加，系统的性能有所下降。当交换器数量比较少(<600)时，WB-OSG和WB的性能比较接近；随着交换芯片数量增加，根据WB-OSG算法的优越性越来越明显。因为交换器数量增加，时延就会增大，因此两种算法的性能都会下降。

最后所应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制。尽管上文参照实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，都不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (9)

1.一种虚拟化基站并行任务的资源分配的方法，包括：

1)确定在一时间段内要被并行处理的多个任务，所述多个任务将由若干个CU所构成的虚拟化基站处理；

2)根据全部所述多个任务的权重分别为每个任务预分配不同数量的CU；

3)针对为所述每个任务所预分配的每一个CU判断其能否增加处理速率，以确定分配给所述每个任务的CU的集合。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，步骤3)还包括：

确定所述为每个任务所预分配的每一个CU的参与对所述任务的处理速率的影响。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，步骤3)还包括：

如果能够使所述任务的处理速率增大，则将所述CU作为一个新的元素添加到为所述任务所分配的CU的集合中。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，步骤3)还包括：

如果不能使所述任务的处理速率增大，则保持原集合中的元素不变。

5.根据权利要求2所述的方法，其中，步骤3)还包括：

如果所述单独一个CU的处理速率优于原集合以及添加了该CU的集合的处理速率，则用该单独一个CU取代原集合中的全部元素。

6.根据权利要求1-5中任意一项所述的方法，其中，所述处理速率为所述任务的大小与处理所述任务所消耗的时间的比值，所述处理所述任务所消耗的时间为处理所述任务的时长与通信时延之和，所述处理所述任务的时长为所述任务的大小除以分配给所述任务的CU的数量与每个CU的处理能力的乘积。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述分别为每个任务预分配不同数量的CU的方法包括：

分别为每个任务预分配的CU的数量为虚拟化基站所申请到的CU的数量乘以每个任务的大小占全部任务大小的权重。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述虚拟化基站所申请到的CU的数量乘以每个任务的大小占全部任务大小的权重，

如果小于1，则取值为1；

如为其他情况，则取小于等于所述结果的整数；

如果经以上调整后还有CU剩余，则将其分给最后一个任务。

9.一种虚拟化基站并行任务的资源分配的设备，包括：

用于确定在一时间段内要被并行处理的多个任务的装置，所述多个任务将由若干个CU所构成的虚拟化基站处理；

用于根据全部所述多个任务的权重分别为每个任务预分配不同数量的CU的装置；

用于针对为所述每个任务所预分配的每一个CU判断其能否增加处理速率，以确定分配给所述每个任务的CU的集合的装置。