Tensor Cores를 이용한 3D Gaussian Splatting 가속화

요약

3D Gaussian Splatting(3DGS)의 래스터화 단계에서 발생하는 높은 연산 비용을 해결하기 위해 Tensor Cores를 활용하는 TensorGS 프레임워크를 제안합니다. 기존 방식이 CUDA 코어에 의존하여 Tensor Cores를 활용하지 못했던 한계를 극복하고자, 래스터화 연산을 행렬 연산으로 변환하고 교차 타일 그룹화 기술을 도입했습니다. 실험 결과, 이미지 품질 저하 없이 렌더링 성능을 1.65배 향상시키는 성과를 거두었습니다.

핵심 포인트

• 3DGS 래스터화 단계의 연산 제한적(Compute-bound) 특성을 해결하기 위해 Tensor Cores 활용
• 기존의 불규칙한 스칼라 연산을 Tensor Core에 적합한 조밀한 행렬 연산으로 텐서화(Tensorize)
• 데이터 이동 오버헤드를 줄이기 위해 인접 타일 간 가우시안 재사용을 개선하는 교차 타일 그룹화 도입
• FP16 정밀도를 사용하여 품질 저하를 최소화하면서 렌더링 성능 1.65배 향상