Cicero: Addressing Algorithmic and Architectural Bottlenecks in Neural Rendering by Radiance Warping and Memory Optimizations

📄 arXiv: 2404.11852v1 📥 PDF

作者: Yu Feng, Zihan Liu, Jingwen Leng, Minyi Guo, Yuhao Zhu

分类: cs.AR, cs.GR

发布日期: 2024-04-18

💡 一句话要点

提出CICERO以解决神经渲染中的算法与架构瓶颈问题

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

关键词: 神经辐射场 移动设备 虚拟现实 增强现实 算法优化 内存管理 性能提升

📋 核心要点

  1. 现有的神经辐射场（NeRF）模型在移动设备上执行速度极慢，导致其在虚拟现实和增强现实中的应用受限。
  2. 本文提出CICERO，通过算法优化和数据布局策略，显著减少NeRF模型的计算工作量和内存访问冲突。
  3. 实验结果表明，CICERO在移动Volta GPU上实现了8.0倍的速度提升和7.9倍的能耗节省，且质量损失极小。

📝 摘要（中文）

神经辐射场（NeRF）被广泛视为传统物理基础渲染的替代方案。然而，由于其在资源有限的移动系统（如虚拟现实和增强现实）中的执行速度极慢，NeRF尚未得到广泛应用。在移动Volta GPU上，现有的NeRF模型通常仅以0.8 FPS的速度执行。本文提出CICERO，通过引入两种算法来减少NeRF模型的工作量和消除不规则的DRAM访问，并描述了一种消除SRAM银行冲突的片上数据布局策略。CICERO的纯软件实现相比移动Volta GPU实现了8.0倍的速度提升和7.9倍的能耗节省。与专用DNN加速器的基线相比，速度提升和能耗降低分别达到28.2倍和37.8倍，且质量损失极小（峰值信噪比降低不到1.0 dB）。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决神经辐射场（NeRF）在移动设备上执行速度慢和能耗高的问题。现有方法在资源有限的环境中表现不佳，导致其应用受到限制。

核心思路：CICERO的核心思路是通过引入两种算法来优化NeRF的执行效率：一种算法减少模型的计算工作量，另一种算法消除不规则的DRAM访问，从而提升整体性能。

技术框架：CICERO的整体架构包括两个主要模块：算法优化模块和数据布局策略模块。算法优化模块负责执行计算量的减少和内存访问的优化，而数据布局策略模块则通过优化片上数据布局来消除SRAM银行冲突。

关键创新：CICERO的关键创新在于其双重优化策略，既关注算法层面的效率提升，又重视硬件架构的适配，显著改善了NeRF在移动设备上的性能表现。

关键设计：在算法设计上，CICERO采用了特定的计算简化策略和内存访问模式，确保了在减少计算量的同时不影响渲染质量。此外，数据布局策略经过精心设计，以最大限度地减少内存访问冲突。

📊 实验亮点

CICERO在移动Volta GPU上实现了8.0倍的速度提升和7.9倍的能耗节省，相较于基线的专用DNN加速器，速度提升达到28.2倍，能耗降低达到37.8倍，且质量损失小于1.0 dB，显示出其卓越的性能表现。

🎯 应用场景

CICERO的研究成果在虚拟现实和增强现实等资源受限的移动系统中具有广泛的应用潜力。通过显著提升神经渲染的效率，CICERO能够支持更复杂的场景渲染和实时交互，推动相关领域的发展。未来，CICERO的技术也可能扩展到其他需要高效渲染的应用场景，如游戏开发和影视制作。

📄 摘要（原文）

Neural Radiance Field (NeRF) is widely seen as an alternative to traditional physically-based rendering. However, NeRF has not yet seen its adoption in resource-limited mobile systems such as Virtual and Augmented Reality (VR/AR), because it is simply extremely slow. On a mobile Volta GPU, even the state-of-the-art NeRF models generally execute only at 0.8 FPS. We show that the main performance bottlenecks are both algorithmic and architectural. We introduce, CICERO, to tame both forms of inefficiencies. We first introduce two algorithms, one fundamentally reduces the amount of work any NeRF model has to execute, and the other eliminates irregular DRAM accesses. We then describe an on-chip data layout strategy that eliminates SRAM bank conflicts. A pure software implementation of CICERO offers an 8.0x speed-up and 7.9x energy saving over a mobile Volta GPU. When compared to a baseline with a dedicated DNN accelerator, our speed-up and energy reduction increase to 28.2x and 37.8x, respectively - all with minimal quality loss (less than 1.0 dB peak signal-to-noise ratio reduction).