Otherwise, when the data is offloaded for edge execution (xti = 1), we denote Pit as the transmit power constrained by the maximum power Pt ≤ Pmax and τtT as the amount of time iii allocated to the ith WD for computation offloading. Here, τit ∈ [0, 1] and 􏰏Ni=1 τit ≤ 1. The energy consumed on data offloading is Eit,O = PitτitT. Similar to [4] and [8], we neglect the delay on edge computing and result downloading such that the amount of data processed at the edge within the time frame is Dt =WτitTlog 􏰉1+Pithti􏰊=WτitTlog 􏰉1+Eit,Ohti􏰊, ∀xt =1, (2) i,O vu 2 N0 vu 2 τitTN0 i where vu ≥ 1 denotes the communication overhead and N0 denotes the noise power. Let Dit 􏰗 (1 − xti )Dit,L + xti Dit,O and Eit 􏰗 (1 − xti )Eit,L + xti Eit,O denote the bits computed and energy consumed in time frame t. We define computation rate rit and power consumption eti in 9 the tth time frame as ttttttt rt=Di=(1−xi)fi+xtWτilog􏰉1+ei,Ohi􏰊,et=Ei=(1−xt)κ􏰁ft􏰂3+xtet ,(3) i T φ ivu 2 τitN0 i T i i ii,O where eti,O 􏰗 Eit,O/T. For simplicity of exposition, we assume T = 1 without loss of generality in the following derivations.，解释cit

这段文字描述了一种边缘计算下的功耗和数据处理速率模型。其中，Pit表示限制最大功率Pt≤Pmax的传输功率，τtT表示分配给第i个终端设备的计算离线化时间。τit∈[0,1]且∑iτit≤1。数据离线化时的能量消耗为Eit,O=PitτitT。忽略边缘计算和结果下载的延迟，数据在时间框架内在边缘处理的数量为Dt=WτitTlog(1+Pithti)=WτitTlog(1+Eit,Ohti)，当xt=1时。Dit和Eit分别表示在时间框架t内处理的比特数和所消耗的能量。rit和eti分别表示在第t个时间框架中的计算速率和功耗。其中，et i,O = Eit,O/T。整个模型的目的是为了简化边缘计算下的计算速率和能量消耗的计算。

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Otherwise, when the data is offloaded for edge execution (xti = 1), we denote Pit as the transmit power constrained by the maximum power Pt ≤ Pmax and τtT as the amount of time iii allocated to the ith WD for computation offloading. Here, τit ∈ [0, 1] and 􏰎Ni=1 τit ≤ 1. The energy consumed on data offloading is Eit,O = PitτitT. Similar to [4] and [8], we neglect the delay on edge computing and result downloading such that the amount of data processed at the edge within the time frame is Dt =WτitTlog 􏰈1+Pithti􏰉=WτitTlog 􏰈1+Eit,Ohti􏰉, ∀xt =1, ，Eoit，pit是什么

根据文中的描述，Eit,O表示第i个设备的数据离载能耗，Pit表示传输功率的限制，由最大功率Pt ≤ Pmax决定，τit表示分配给第i个设备的计算离载时间，且τit ∈ [0, 1]，并且所有设备的计算离载时间之和不超过1（即􏰎Ni=1 τit ≤ 1）。因此，Eit,O = PitτitT表示第i个设备的数据离载能耗。

some parameters are on the meta device because they were offloaded to the cpu

某些参数之所以位于元设备（Meta Device），是因为它们已经被卸载到了CPU上。在一些计算密集型的应用程序中，为了提高性能和利用硬件的优势，特别是对于那些不适合GPU处理的任务，开发者可能会选择将部分计算任务移到CPU上执行。这样一来，原本存储在GPU内存中的参数就会转移到CPU内存中管理。这种设计的好处在于CPU可以提供更大的内存空间，并且对于CPU来说处理这类任务相对更高效。当需要对这些参数进行操作时，数据会在CPU和GPU之间传输，实现了计算资源的有效分工。