論文の概要: On Scaling Up 3D Gaussian Splatting Training
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18533v1
- Date: Wed, 26 Jun 2024 17:59:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-27 12:40:34.572502
- Title: On Scaling Up 3D Gaussian Splatting Training
- Title（参考訳）: 3次元ガウス平滑化訓練のスケールアップについて
- Authors: Hexu Zhao, Haoyang Weng, Daohan Lu, Ang Li, Jinyang Li, Aurojit Panda, Saining Xie,
- Abstract要約: 3DGSは、視覚的品質とレンダリング速度が優れているため、3D再構成でますます人気がある。
現在、3DGSトレーニングは1つのGPU上で行われ、高解像度で大規模な3D再構成タスクを処理する能力を制限する。
Grendelは3DGSパラメータを分割し、複数のGPUを並列化するように設計された分散システムである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.143831267916422
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: 3D Gaussian Splatting (3DGS) is increasingly popular for 3D reconstruction due to its superior visual quality and rendering speed. However, 3DGS training currently occurs on a single GPU, limiting its ability to handle high-resolution and large-scale 3D reconstruction tasks due to memory constraints. We introduce Grendel, a distributed system designed to partition 3DGS parameters and parallelize computation across multiple GPUs. As each Gaussian affects a small, dynamic subset of rendered pixels, Grendel employs sparse all-to-all communication to transfer the necessary Gaussians to pixel partitions and performs dynamic load balancing. Unlike existing 3DGS systems that train using one camera view image at a time, Grendel supports batched training with multiple views. We explore various optimization hyperparameter scaling strategies and find that a simple sqrt(batch size) scaling rule is highly effective. Evaluations using large-scale, high-resolution scenes show that Grendel enhances rendering quality by scaling up 3DGS parameters across multiple GPUs. On the Rubble dataset, we achieve a test PSNR of 27.28 by distributing 40.4 million Gaussians across 16 GPUs, compared to a PSNR of 26.28 using 11.2 million Gaussians on a single GPU. Grendel is an open-source project available at: https://github.com/nyu-systems/Grendel-GS
- Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting (3DGS)は、視覚的品質とレンダリング速度が優れているため、3D再構成に人気がある。
しかし、現在3DGSのトレーニングは単一のGPU上で行われ、メモリ制約のため、高解像度で大規模な3D再構成タスクを処理できる能力を制限する。
我々は,3DGSパラメータを分割し,複数のGPUを並列化する分散システムであるGrendelを紹介した。
それぞれのガウスがレンダリングされたピクセルの小さな動的サブセットに影響を与えるため、Grendelは必要なガウスをピクセルパーティションに転送し、動的ロードバランシングを行うために、疎全通信を使用する。
一度に1台のカメラビューイメージをトレーニングする既存の3DGSシステムとは異なり、Grendelは複数のビューでバッチトレーニングをサポートする。
様々な最適化ハイパーパラメータスケーリング戦略を探索し、単純なsqrt(バッチサイズ)スケーリングルールが極めて有効であることを示す。
大規模で高解像度なシーンによる評価は、Grendelが複数のGPUで3DGSパラメータをスケールアップすることで、レンダリング品質を向上させることを示している。
Rubbleデータセットでは、16GPUに4040万ガウスアンを分散させることで27.28のPSNRをテストし、単一のGPU上で112万ガウスアンを使用した26.28のPSNRと比較した。
Grendelはオープンソースプロジェクトである。 https://github.com/nyu-systems/Grendel-GS
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