Energy and carbon-aware distributed machine learning tasks scheduling scheme for the multi-renewable energy-based edge-cloud continuum | Science and Technology for Energy Transition (STET)

Emerging Advances in Hybrid Renewable Energy Systems and Integration

Open Access

Fig. 1

The architecture of the proposed DML tasks scheduling scheme for geo-distributed edge-cloud continuums. The CWS optimizes task scheduling based on DML requests, SLA/QoS constraints, and RES availability for efficient energy usage and reduced carbon emissions.

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