边缘计算是指在接近生成位置的地方处理信息。在现代移动通信中，这样做的原因包括延迟约束、带宽减少和节能。我们将介绍三种特别适合现代gpu边缘计算的机器学习方法，并展示它们之间的相互关系。首先，我们将讨论和演示硬件射线跟踪在移动通信中的应用。然后，我们将回顾从零开始训练的稀疏神经网络的效率收益。最后，我们将探讨基于核的学习方法在信道估计和波束形成中的应用。将基于内核的在线学习方法、用于快速数据理解的人工神经网络、用于预测的增强学习和硬件加速的射线跟踪结合在一个平台上，是5G gpu上高效、可扩展的边缘计算解决方案的基础。
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