針對行動GPU優化3D高斯散射 貢獻： • 我們提出了一種針對GPU和2D紋理記憶體最佳化的全新排序演算法。我們的方法改進了先前關於紋理記憶體排序的有限工作[33]，並透過精心設計的索引轉換顯著提高了快取重用率，確保每一步中比較（並可能交換）的值對是相鄰的。 • 我們設計了可變打包和佈局組織方案，考慮了整個應用程式中不同資料結構的使用、基於 GPU 的平行處理以及紋理記憶體的特性。 • 透過進一步添加一些最佳化，我們實現了一個完整的行動優化 3DGS 管線，即 Texture3DGS。
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貢獻：
• 我們提出了一種針對GPU和2D紋理記憶體最佳化的全新排序演算法。我們的方法改進了先前關於紋理記憶體排序的有限工作[33]，並透過精心設計的索引轉換顯著提高了快取重用率，確保每一步中比較（並可能](https://pbs.twimg.com/media/G6Q1LUEacAE37dh.jpg)
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• 我們提出了一種針對GPU和2D紋理記憶體最佳化的全新排序演算法。我們的方法改進了先前關於紋理記憶體排序的有限工作[33]，並透過精心設計的索引轉換顯著提高了快取重用率，確保每一步中比較（並可能](https://pbs.twimg.com/media/G6Q1LcjbkAAhlS6.png)
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• 我們提出了一種針對GPU和2D紋理記憶體最佳化的全新排序演算法。我們的方法改進了先前關於紋理記憶體排序的有限工作[33]，並透過精心設計的索引轉換顯著提高了快取重用率，確保每一步中比較（並可能](https://pbs.twimg.com/media/G6Q1LldasAAaX1V.png)
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• 我們提出了一種針對GPU和2D紋理記憶體最佳化的全新排序演算法。我們的方法改進了先前關於紋理記憶體排序的有限工作[33]，並透過精心設計的索引轉換顯著提高了快取重用率，確保每一步中比較（並可能](https://pbs.twimg.com/media/G6Q1LvJacAUG61P.png)
論文連結：https://t.co/8v0DoiCRlq