論文の概要: Optimizing 3D Gaussian Splattering for Mobile GPUs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.16298v1
• Date: Thu, 20 Nov 2025 12:25:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-21 17:08:52.613478
• Title: Optimizing 3D Gaussian Splattering for Mobile GPUs
• Title（参考訳）: モバイルGPUのための3次元ガウス散乱の最適化
• Authors: Md Musfiqur Rahman Sanim, Zhihao Shu, Bahram Afsharmanesh, AmirAli Mirian, Jiexiong Guan, Wei Niu, Bin Ren, Gagan Agrawal,
• Abstract要約: 本稿では,モバイルGPU用の3DGSを最適化したTexture3dgsを提案する。 モバイルプラットフォーム上での3DGSの計算をソートする手法として、Texture3dgsのコアは、新しいソートアルゴリズムである。 エンドツーエンドの評価では、Texture3dgsはソートと全体的な3Dシーンの再構築のために最大4.1$times$と1.7$times$のスピードアップを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.015831038307722
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image-based 3D scene reconstruction, which transforms multi-view images into a structured 3D representation of the surrounding environment, is a common task across many modern applications. 3D Gaussian Splatting (3DGS) is a new paradigm to address this problem and offers considerable efficiency as compared to the previous methods. Motivated by this, and considering various benefits of mobile device deployment (data privacy, operating without internet connectivity, and potentially faster responses), this paper develops Texture3dgs, an optimized mapping of 3DGS for a mobile GPU. A critical challenge in this area turns out to be optimizing for the two-dimensional (2D) texture cache, which needs to be exploited for faster executions on mobile GPUs. As a sorting method dominates the computations in 3DGS on mobile platforms, the core of Texture3dgs is a novel sorting algorithm where the processing, data movement, and placement are highly optimized for 2D memory. The properties of this algorithm are analyzed in view of a cost model for the texture cache. In addition, we accelerate other steps of the 3DGS algorithm through improved variable layout design and other optimizations. End-to-end evaluation shows that Texture3dgs delivers up to 4.1$\times$ and 1.7$\times$ speedup for the sorting and overall 3D scene reconstruction, respectively -- while also reducing memory usage by up to 1.6$\times$ -- demonstrating the effectiveness of our design for efficient mobile 3D scene reconstruction.
• Abstract（参考訳）: マルチビュー画像を周囲の環境の構造化された3次元表現に変換する画像ベース3Dシーン再構成は、現代の多くのアプリケーションにおいて一般的な課題である。 3D Gaussian Splatting (3DGS)はこの問題に対処するための新しいパラダイムであり、従来の手法と比較してかなり効率が良い。 モバイルGPU向けに最適化された3DGSマッピングであるTexture3dgsを開発する。 この領域における重要な課題は、2次元(2D)テクスチャキャッシュを最適化することにある。 モバイルプラットフォーム上での3DGSの計算をソートする方法として、Texture3dgsのコアは、処理、データ移動、配置を2Dメモリに高度に最適化する新しいソートアルゴリズムである。 このアルゴリズムの特性は,テクスチャキャッシュのコストモデルの観点から解析する。 さらに、3DGSアルゴリズムの他のステップを改良された可変レイアウト設計や他の最適化によって高速化する。 エンドツーエンドの評価では、Texture3dgsはソートと全体的な3Dシーン再構築のスピードアップをそれぞれ4.1$\times$と1.7$\times$で提供し、メモリ使用量を1.6$\times$に削減している。

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