针对移动GPU优化3D高斯散射 贡献： • 我们提出了一种针对GPU和2D纹理内存优化的全新排序算法。我们的方法改进了之前关于纹理内存排序的有限工作[33]，并通过精心设计的索引转换显著提高了缓存重用率，确保每一步中比较（并可能交换）的值对是相邻的。 • 我们设计了可变打包和布局组织方案，考虑了整个应用程序中不同数据结构的使用、基于 GPU 的并行处理以及纹理内存的特性。 • 通过进一步添加一些优化，我们实现了一个完整的移动优化 3DGS 管线，即 Texture3DGS。
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贡献：
• 我们提出了一种针对GPU和2D纹理内存优化的全新排序算法。我们的方法改进了之前关于纹理内存排序的有限工作[33]，并通过精心设计的索引转换显著提高了缓存重用率，确保每一步中比较（并可能交换）的](https://pbs.twimg.com/media/G6Q1LUEacAE37dh.jpg)
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• 我们提出了一种针对GPU和2D纹理内存优化的全新排序算法。我们的方法改进了之前关于纹理内存排序的有限工作[33]，并通过精心设计的索引转换显著提高了缓存重用率，确保每一步中比较（并可能交换）的](https://pbs.twimg.com/media/G6Q1LcjbkAAhlS6.png)
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• 我们提出了一种针对GPU和2D纹理内存优化的全新排序算法。我们的方法改进了之前关于纹理内存排序的有限工作[33]，并通过精心设计的索引转换显著提高了缓存重用率，确保每一步中比较（并可能交换）的](https://pbs.twimg.com/media/G6Q1LldasAAaX1V.png)
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• 我们提出了一种针对GPU和2D纹理内存优化的全新排序算法。我们的方法改进了之前关于纹理内存排序的有限工作[33]，并通过精心设计的索引转换显著提高了缓存重用率，确保每一步中比较（并可能交换）的](https://pbs.twimg.com/media/G6Q1LvJacAUG61P.png)
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