Design and evaluation of a GPU-supported mec simulator framework for 5G systems
5G sistemleri için GPU destekli bir mec simülatör çerçevesinin tasarimi ve değerlendirmesi
- Tez No: 1004684
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ADNAN ÖZSOY
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Evrensel mobil telekomünikasyon sistemi, Grafik işlem birimi, Paralel işlem, Sistem benzetimi, Universal mobile telecommunication system, Graphics processing unit, Parallel processing, System simulation
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
5G mimarisinin ortaya çıkışı, düşük gecikme süresi, yüksek güvenilirlik ve yüksek veri aktarım hızıyla karakterize edilen iletişim hizmetlerini mümkün kılması beklenmektedir. Bu gereksinimleri karşılamak amacıyla, çeşitli mimari yapılandırmalara sahip farklı altyapı teknolojileri önerilmiştir. Bunlar arasında, 5G Çoklu Erişim Uç Bilişim(MEC)yakın çevrede hesaplama yapma imkânı sağlayarak uçtan uca gecikmeyi azaltan ve hizmet kalitesini artıran temel bir yenilik olarak öne çıkmaktadır. Günümüz 5G servisleri, özellikle gerçek zamanlı sinyal işleme, trafik sınıflandırması, video analizi ve diğer gecikmeye duyarlı görevler için, uçta önemli hesaplama yeteneklerine her geçen gün daha fazla ihtiyaç duymaktadır. Genel Amaçlı Grafik İşlem Birimleri(GPGPU), bu tür iş yükleri için gerekli paralel işlem kapasitesini sunmakta ve bu nedenle MEC ekosisteminde cazip bir donanım bileşeni haline gelmiştir. Bu teknolojik gelişmelere rağmen, GPGPU hızlandırmasının 5G MEC sistemlerine entegrasyonu halen kısıtlıdır. Mevcut MEC platformları, uç tarafta hesaplama için gömülü GPGPU donanımının tüm potansiyelinden yararlanan kapsamlı bir çerçeve sunmamaktadır. Ayrıca, araştırma topluluğunda gerçekçi 5G ağ koşulları altında GPGPU destekli MEC mimarilerini modelleyebilecek uçtan uca simülasyon ortamları eksiktir. Bu eksiklik, GPU hızlandırmalı MEC çözümlerinin geliştirilmesini, değerlendirilmesini ve doğrulanmasını zorlaştırmaktadır. Bu eksikliği gidermek amacıyla, bu tez, 5G MEC ortamında gömülü GPGPU donanımının kullanımına yönelik optimize edilmiş bir çerçeve önermekte ve gerçekçi 5G ağ davranışını taklit edecek şekilde tasarlanmış GPGPU destekli bir simülasyon sistemi sunmaktadır. Önerilen sistem, araştırmacıların ve uygulayıcıların GPU hızlandırmalı MEC uygulamaları geliştirmelerine, prototiplemelerine ve değerlendirmelerine olanak tanıyarak mevcut literatüre yenilikçi bir araç ve metodolojik temel kazandırmaktadır.
Özet (Çeviri)
The emergence of 5G architecture is expected to enable communication services characterized by low latency, high reliability, and high throughput. To fulfill these requirements, various infrastructure technologies with diverse architectural configurations have been proposed. Among these, 5G Multi-Access Edge Computing(MEC) is distinguished as a pivotal innovation, facilitating computation in close proximity to end users, thereby reducing end-to-end latency and enhancing service quality. Contemporary 5G services increasingly necessitate significant computational capabilities at the edge, particularly for workloads involving real-time signal processing, traffic classification, video analytics, and other latency-sensitive tasks. General-Purpose Graphics Processing Units(GPGPU) offer the parallel processing throughput required for such workloads and have consequently become an attractive hardware component within the MEC ecosystem. Despite these technological advancements, the integration of GPGPU acceleration into 5G MEC systems remains constrained. Current MEC platforms do not provide a comprehensive framework that fully leverages embedded GPGPU hardware for edge-side computation. Furthermore, the research community lacks end-to-end simulation environments capable of modeling GPGPU-supported MEC architectures under realistic 5G network conditions. This deficiency impedes the development, evaluation, and verification of GPU-accelerated MEC solutions. To address this gap, this thesis proposes an optimized framework for utilizing embedded GPGPU hardware within the 5G MEC environment and introduces a GPGPU-supported simulation system designed to emulate realistic 5G network behavior. The proposed system enables researchers and practitioners to develop, prototype, and evaluate GPU-accelerated MEC applications, thereby contributing a novel tool and methodological foundation to the existing literature.
Benzer Tezler
- Siber güvenlikte saldırı tespiti için yeni bir hibrit kuantum sinir ağı modeli
A novel hybrid quantum neural network model for attack detection in cybersecurity
MUHAMMED YUSUF KÜÇÜKKARA
Doktora
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CÜNEYT BAYILMIŞ
- Türkçe e-ticaret yorumlarında transformer tabanlı duygu analizi
Transformer-based sentiment analysis on Turkish e-commerce reviews
MUHAMMET ŞAMİL İKİZOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUNCAY ÖZCAN
- Development of a modular and open-sourcetomographic imaging software : enhancingthe reconstruction module for low-dose CT and dbt
Modüler ve açık kaynak kodlu tomografik görüntülemeyazılımı: düşük doz BT ve SMT taramaları içinrekonstrüksiyon alt modülünün geliştirilmesi
SEMA ALTUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSA YILDIRIM
- FPGA based hardware accelerator for euler equations with finite volume method
Euler denklemleri için sonlu hacimler yöntemi ile FPGA tabanlı donanım hızlandırıcı
EMİNE ELİF YİĞİT
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ RAMAZAN YENİÇERİ
- Deep learning based dynamic turkish sign language recognition with leap motion
Derin öğrenme tabanlı leap motıon ile dinamik türk işaret dili tanıma
BURÇAK DEMİRCİOĞLU KAM
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HATİCE KÖSE