論文の概要: TC-GS: A Faster Gaussian Splatting Module Utilizing Tensor Cores

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.24796v1
• Date: Fri, 30 May 2025 16:58:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-02 19:47:53.088131
• Title: TC-GS: A Faster Gaussian Splatting Module Utilizing Tensor Cores
• Title（参考訳）: TC-GS: テンソルコアを利用したより高速なガウス平滑化モジュール
• Authors: Zimu Liao, Jifeng Ding, Rong Fu, Siwei Cui, Ruixuan Gong, Li Wang, Boni Hu, Yi Wang, Hengjie Li, XIngcheng Zhang, Hui Wang,
• Abstract要約: 本稿では3DGSのコア(TCU)適用性を拡張するアルゴリズム非依存のユニバーサルモジュールであるTC-GSを提案する。 鍵となる革新は、αを行列乗法にマッピングすることであり、既存の3DGS実装では、そうでなければアイドルTCUを完全に活用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.744829716477627
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D Gaussian Splatting (3DGS) renders pixels by rasterizing Gaussian primitives, where conditional alpha-blending dominates the time cost in the rendering pipeline. This paper proposes TC-GS, an algorithm-independent universal module that expands Tensor Core (TCU) applicability for 3DGS, leading to substantial speedups and seamless integration into existing 3DGS optimization frameworks. The key innovation lies in mapping alpha computation to matrix multiplication, fully utilizing otherwise idle TCUs in existing 3DGS implementations. TC-GS provides plug-and-play acceleration for existing top-tier acceleration algorithms tightly coupled with rendering pipeline designs, like Gaussian compression and redundancy elimination algorithms. Additionally, we introduce a global-to-local coordinate transformation to mitigate rounding errors from quadratic terms of pixel coordinates caused by Tensor Core half-precision computation. Extensive experiments demonstrate that our method maintains rendering quality while providing an additional 2.18x speedup over existing Gaussian acceleration algorithms, thus reaching up to a total 5.6x acceleration. The code is currently available at anonymous \href{https://github.com/TensorCore3DGS/3DGSTensorCore}
• Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting (3DGS)はガウスプリミティブをラスタ化することでピクセルをレンダリングする。 本稿では,3DGS の Tensor Core (TCU) 適用性を拡張したアルゴリズムに依存しない汎用モジュール TC-GS を提案する。 鍵となる革新は、アルファ計算を行列乗法にマッピングすることであり、既存の3DGS実装ではアイドルTCUを完全に活用している。 TC-GSは、ガウス圧縮や冗長性除去アルゴリズムのようなレンダリングパイプライン設計と密結合した既存のトップ層加速アルゴリズムに対して、プラグイン・アンド・プレイ・アクセラレーションを提供する。 さらに,テンソルコア半精度計算による画素座標の2次項からの丸め誤差を軽減するために,グローバル-ローカル座標変換を導入する。 その結果,既存のガウス加速度アルゴリズムよりも2.18倍の高速化を実現し,最大5.6倍の高速化を実現した。 現在コードは匿名の \href{https://github.com/TensorCore3DGS/3DGSTensorCore} で利用可能である。

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