La proliferación de aplicaciones de IoT ha empujado el horizonte de la computación en el borde, que proporciona capacidad de procesamiento en el borde de las redes. La descarga de tareas es uno de los problemas más importantes en la computación en el borde y ha atraído la atención continua de la investigación en los últimos años. Con la descarga de tareas, los dispositivos finales pueden descargar la tarea completa o solo subtareas a los servidores en el borde para cumplir con los requisitos de retraso y energía. La mayoría de los esquemas de descarga existentes están limitados por la creciente complejidad de las topologías de tareas, ya que se pierde considerable tiempo para que las subtareas locales/en el borde esperen a que se ejecuten sus subtareas precedentes en el dispositivo en el borde/local. Este problema empeora aún más cuando las dependencias entre subtareas se vuelven complejas y el número de usuarios finales aumenta. Para abordar este problema, nuestra metodología clave es explotar duplicaciones de subtareas para reducir el retraso entre subtareas y acortar el tiempo de finalización de la tarea. Basándonos en esto, proponemos un esquema de Descarga de Tareas basado en Duplicación y Conciencia de Energía (DETO), que duplica subtareas críticas que tienen un gran impacto en el tiempo de finalización y, por lo tanto, mejora el paralelismo entre la computación local y en el borde. Además, entre numerosas opciones de duplicaciones de subtareas, DETO evalúa la relación ganancia/costo para cada duplicación posible y elige las más eficientes. Como resultado, el recurso adicional para las duplicaciones se reduce considerablemente. También diseñamos un algoritmo distribuido DETO para admitir la computación en el borde multiusuario y multiserie. Los extensos resultados de evaluación muestran que DETO puede reducir efectivamente el tiempo de finalización de la tarea (en un 12.22%) y mejorar la utilización de recursos (en un 15.17%), en particular para las redes de computación en el borde multiusuario.