포인트 기반 미분 가능 렌더링 (Point-based differentiable rendering)은 현대의 3D 재구성 (3D reconstruction), 신규 뷰 합성 (novel-view synthesis), 그리고 학습 기반 그래픽스 파이프라인 (learning-based graphics pipelines)의 근간을 이루지만, 새로운 렌더링 방법을 개발하는 데에는 종종 광범위한 저수준 구현 (low-level implementation), 하드웨어 특화 커널 (hardware-specific kernels), 그리고 수동으로 작성된 역전파 (backward passes) 과정이 필요합니다. 이는 특히 다양한 하드웨어 플랫폼 전반에 걸친 빠른 프로토타이핑 (rapid prototyping), 재현성 (reproducibility), 탐색 (exploration) 및 배포 (deployment)를 제한합니다. 본 논문은 포인트 기반 미분 가능 렌더링을 위한 확장 가능한 교차 플랫폼 프레임워크인 XPR을 제시합니다. XPR은 방법론별 로직을 공유 렌더링 파이프라인 (rendering pipeline)으로부터 분리하는 고수준 프로그래밍 인터페이스 (high-level programming interface)를 도입하여, 사용자가 단 몇 줄의 코드로 새로운 방법을 구현할 수 있도록 합니다. 이 파이프라인은 렌더링을 모듈화되고 정적 형태를 가진 병렬 연산 (statically shaped parallel operations)으로 분해하며, 이는 교차 플랫폼 컴파일러를 통해 GPU, TPU, CPU 및 기타 ML 가속기 (ML accelerators)로 하향 변환 (lowered)될 수 있습니다. 우리는 단 몇 백 줄의 Python 코드로 3DGS, 3DGUT, 그리고 LinPrim의 구현을 입증하였으며, 각각은 XLA 컴파일러를 통해 다양한 하드웨어 플랫폼으로 컴파일될 수 있습니다. 이러한 결과는 XPR이 신흥 포인트 기반 미분 가능 렌더링 시스템을 위해 빠른 실험과 이식 가능한 실행 (portable execution)을 가능하게 함을 보여줍니다.