GS-TG: 3D Gaussian Splatting Accelerator with Tile Grouping for Reducing Redundant Sorting while Preserving Rasterization Efficiency

📄 arXiv: 2509.00911v2 📥 PDF

作者: Joongho Jo, Jongsun Park

分类: cs.AR, cs.CV

发布日期: 2025-08-31 (更新: 2025-09-03)

备注: DAC 2025

💡 一句话要点

提出GS-TG以解决3D Gaussian Splatting渲染速度不足问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 3D Gaussian Splatting 实时渲染 图像合成 虚拟现实 加速器技术

📋 核心要点

  1. 现有的3D Gaussian Splatting方法在实时应用中难以满足帧率要求，存在渲染速度不足的问题。
  2. GS-TG通过瓦片分组的方式，减少冗余排序操作，同时保持光栅化效率，从而提升渲染速度。
  3. 实验表明，GS-TG相较于现有的3D-GS加速器，平均速度提升达1.54倍，显示出显著的性能改进。

📝 摘要（中文）

3D Gaussian Splatting（3D-GS）作为神经辐射场（NeRF）的替代方案，在新视角合成中展现出高速度和高图像质量。然而，3D-GS在实时应用中仍难以满足帧率要求。本文提出GS-TG，一种基于瓦片分组的加速器，通过减少冗余排序操作并保持光栅化效率来提升3D-GS的渲染速度。GS-TG通过在排序阶段对小瓦片进行分组，显著降低冗余计算，同时在光栅化阶段利用位掩码高效共享排序结果。实验结果表明，GS-TG在最新的3D-GS加速器中实现了平均1.54倍的速度提升。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决3D Gaussian Splatting（3D-GS）在实时渲染中的速度不足问题。现有方法在处理大瓦片时，虽然能减少冗余排序，但却增加了不必要的光栅化计算，导致效率低下。

核心思路：GS-TG的核心思路是通过瓦片分组来优化排序过程，允许多个小瓦片共享排序操作，从而减少冗余计算。这样设计的目的是在保持光栅化效率的同时，提升整体渲染速度。

技术框架：GS-TG的整体架构包括两个主要阶段：排序阶段和光栅化阶段。在排序阶段，小瓦片被分组为大瓦片以共享排序结果；在光栅化阶段，利用位掩码识别相关的小瓦片，实现高效的结果共享。

关键创新：GS-TG的主要创新在于其无损方法设计，要求不进行重新训练或微调，并且能够与现有的3D-GS优化技术无缝集成。这一设计使得排序和光栅化过程的效率得以显著提升。

关键设计：GS-TG在排序过程中采用了小瓦片分组的策略，并在光栅化阶段引入了位掩码，以确保相关小瓦片的高效处理。该方法的参数设置和具体实现细节在实验中经过优化，以确保最佳性能。

📊 实验亮点

实验结果显示，GS-TG在性能上相较于最先进的3D-GS加速器实现了平均1.54倍的速度提升。这一显著的性能改进表明，GS-TG在减少冗余计算和保持光栅化效率方面的有效性，为实时渲染应用提供了新的解决方案。

🎯 应用场景

GS-TG的研究成果在实时图像合成、虚拟现实和增强现实等领域具有广泛的应用潜力。通过提升3D-GS的渲染速度，该技术能够支持更高质量的实时渲染，满足游戏、影视制作和交互式应用的需求，推动相关技术的发展和应用。未来，GS-TG可能会与其他图形处理技术结合，进一步提升渲染效率和图像质量。

📄 摘要（原文）

3D Gaussian Splatting (3D-GS) has emerged as a promising alternative to neural radiance fields (NeRF) as it offers high speed as well as high image quality in novel view synthesis. Despite these advancements, 3D-GS still struggles to meet the frames per second (FPS) demands of real-time applications. In this paper, we introduce GS-TG, a tile-grouping-based accelerator that enhances 3D-GS rendering speed by reducing redundant sorting operations and preserving rasterization efficiency. GS-TG addresses a critical trade-off issue in 3D-GS rendering: increasing the tile size effectively reduces redundant sorting operations, but it concurrently increases unnecessary rasterization computations. So, during sorting of the proposed approach, GS-TG groups small tiles (for making large tiles) to share sorting operations across tiles within each group, significantly reducing redundant computations. During rasterization, a bitmask assigned to each Gaussian identifies relevant small tiles, to enable efficient sharing of sorting results. Consequently, GS-TG enables sorting to be performed as if a large tile size is used by grouping tiles during the sorting stage, while allowing rasterization to proceed with the original small tiles by using bitmasks in the rasterization stage. GS-TG is a lossless method requiring no retraining or fine-tuning and it can be seamlessly integrated with previous 3D-GS optimization techniques. Experimental results show that GS-TG achieves an average speed-up of 1.54 times over state-of-the-art 3D-GS accelerators.