論文の概要: GS-Cache: A GS-Cache Inference Framework for Large-scale Gaussian Splatting Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14938v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 14:01:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-24 21:37:38.932894
• Title: GS-Cache: A GS-Cache Inference Framework for Large-scale Gaussian Splatting Models
• Title（参考訳）: GSキャッシュ: 大規模ガウス散乱モデルのためのGSキャッシュ推論フレームワーク
• Authors: Miao Tao, Yuanzhen Zhou, Haoran Xu, Zeyu He, Zhenyu Yang, Yuchang Zhang, Zhongling Su, Linning Xu, Zhenxiang Ma, Rong Fu, Hengjie Li, Xingcheng Zhang, Jidong Zhai,
• Abstract要約: 大規模3Dガウススプラッティング(3DGS)モデルのレンダリングは、コンシューマグレードデバイス上でリアルタイムで高忠実なパフォーマンスを実現する上で、大きな課題に直面している。 我々は3DGSの高度な表現を高度に最適化されたレンダリングシステムとシームレスに統合するエンドツーエンドフレームワークであるGS-Cacheを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.135271367322034
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Rendering large-scale 3D Gaussian Splatting (3DGS) model faces significant challenges in achieving real-time, high-fidelity performance on consumer-grade devices. Fully realizing the potential of 3DGS in applications such as virtual reality (VR) requires addressing critical system-level challenges to support real-time, immersive experiences. We propose GS-Cache, an end-to-end framework that seamlessly integrates 3DGS's advanced representation with a highly optimized rendering system. GS-Cache introduces a cache-centric pipeline to eliminate redundant computations, an efficiency-aware scheduler for elastic multi-GPU rendering, and optimized CUDA kernels to overcome computational bottlenecks. This synergy between 3DGS and system design enables GS-Cache to achieve up to 5.35x performance improvement, 35% latency reduction, and 42% lower GPU memory usage, supporting 2K binocular rendering at over 120 FPS with high visual quality. By bridging the gap between 3DGS's representation power and the demands of VR systems, GS-Cache establishes a scalable and efficient framework for real-time neural rendering in immersive environments.
• Abstract（参考訳）: 大規模3Dガウススプラッティング(3DGS)モデルのレンダリングは、コンシューマグレードデバイス上でリアルタイムで高忠実なパフォーマンスを実現する上で、大きな課題に直面している。 仮想現実(VR)のようなアプリケーションにおける3DGSの可能性を完全に認識するには、リアルタイムで没入的なエクスペリエンスをサポートするために、重要なシステムレベルの課題に取り組む必要がある。 我々は3DGSの高度な表現を高度に最適化されたレンダリングシステムとシームレスに統合するエンドツーエンドフレームワークであるGS-Cacheを提案する。 GS-Cacheは、冗長な計算をなくすためのキャッシュ中心のパイプライン、弾力性のあるマルチGPUレンダリングのための効率対応スケジューラ、計算ボトルネックを克服するために最適化されたCUDAカーネルを導入している。 3DGSとシステム設計の相乗効果により、GS-Cacheは最大5.35倍の性能向上、35%のレイテンシ削減、42%のGPUメモリ使用率を実現し、2K双眼鏡レンダリングを120 FPS以上で高画質でサポートした。 3DGSの表現力とVRシステムの要求とのギャップを埋めることによって、GS-Cacheは没入型環境におけるリアルタイムニューラルネットワークレンダリングのためのスケーラブルで効率的なフレームワークを確立する。

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