모바일 GPU를 위한 3D 가우시안 스플래터링 최적화 기여: • GPU와 2D 텍스처 메모리에 최적화된 새로운 정렬 알고리즘을 소개합니다. 본 방법은 텍스처 메모리를 이용한 정렬에 대한 기존 연구[33]를 개선하고, 신중한 인덱스 변환을 통해 캐시 재사용성을 크게 향상시킵니다. 이를 통해 각 단계에서 비교(및 잠재적으로 교환)되는 값 쌍이 인접하도록 보장합니다. • 우리는 전체 애플리케이션에서 다양한 데이터 구조의 사용, GPU 기반 병렬 처리, 텍스처 메모리의 속성을 고려하여 가변 패킹 및 레이아웃 구성을 위한 계획을 설계합니다. • 다양한 최적화를 추가하여, Texture3DGS라는 완전한 모바일 최적화 3DGS 파이프라인을 구현했습니다.
![모바일 GPU를 위한 3D 가우시안 스플래터링 최적화
기여:
• GPU와 2D 텍스처 메모리에 최적화된 새로운 정렬 알고리즘을 소개합니다. 본 방법은 텍스처 메모리를 이용한 정렬에 대한 기존 연구[33]를 개선](https://pbs.twimg.com/media/G6Q1LUEacAE37dh.jpg)
![모바일 GPU를 위한 3D 가우시안 스플래터링 최적화
기여:
• GPU와 2D 텍스처 메모리에 최적화된 새로운 정렬 알고리즘을 소개합니다. 본 방법은 텍스처 메모리를 이용한 정렬에 대한 기존 연구[33]를 개선](https://pbs.twimg.com/media/G6Q1LcjbkAAhlS6.png)
![모바일 GPU를 위한 3D 가우시안 스플래터링 최적화
기여:
• GPU와 2D 텍스처 메모리에 최적화된 새로운 정렬 알고리즘을 소개합니다. 본 방법은 텍스처 메모리를 이용한 정렬에 대한 기존 연구[33]를 개선](https://pbs.twimg.com/media/G6Q1LldasAAaX1V.png)
![모바일 GPU를 위한 3D 가우시안 스플래터링 최적화
기여:
• GPU와 2D 텍스처 메모리에 최적화된 새로운 정렬 알고리즘을 소개합니다. 본 방법은 텍스처 메모리를 이용한 정렬에 대한 기존 연구[33]를 개선](https://pbs.twimg.com/media/G6Q1LvJacAUG61P.png)
논문: https://t.co/8v0DoiCRlq