Efficient Differentiable Hardware Rasterization for 3D Gaussian Splatting
作者: Yitian Yuan, Qianyue He
分类: cs.GR
发布日期: 2025-05-24 (更新: 2025-08-13)
备注: 8 pages,2 figures
💡 一句话要点
提出可微分硬件光栅化方法以解决3D高斯点云渲染的反向传播问题
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 3D高斯点云 可微分光栅化 GPU优化 反向传播 混合梯度减少 实时渲染 内存效率 图形处理
📋 核心要点
- 现有方法在反向传播的梯度计算中面临图形管线限制，难以充分利用硬件光栅化的优势。
- 论文提出了一种可微分的硬件光栅化器，采用可编程混合和混合梯度减少策略，优化了反向光栅化过程。
- 实验结果表明，该方法在RTX4080 GPU上实现了3.07倍的全管道加速，且内存开销仅为2.67%。
📝 摘要（中文）
近期研究表明，硬件光栅化在3D高斯点云渲染中的前向渲染具有快速和固定内存占用的优势。然而，由于图形管线的限制，将这些优势扩展到反向传播的梯度计算仍然具有挑战性。本文提出了一种可微分的硬件光栅化器，克服了基于块的软件光栅化的内存和性能限制。通过在片段着色器中结合可编程混合和混合梯度减少策略，反向光栅化速度比简单的原子操作快10倍，且比传统的基于块光栅化器快3倍。系统评估显示，16位渲染目标在精度与效率之间达成最佳平衡，尤其在资源受限的设备上表现出色。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决在3D高斯点云渲染中，反向传播梯度计算面临的性能和内存限制问题。现有的基于块的软件光栅化方法在这方面表现不佳，难以满足高效计算的需求。
核心思路：论文提出的可微分硬件光栅化器通过引入可编程混合技术，实现每个像素的梯度计算，同时结合混合梯度减少策略，显著提高了反向光栅化的效率。
技术框架：整体架构包括前向渲染和反向光栅化两个主要阶段。在前向渲染中，使用硬件光栅化进行快速渲染；在反向光栅化中，利用可编程混合和混合梯度减少策略进行高效梯度计算。
关键创新：最重要的创新在于提出了一种新的可微分光栅化方法，能够在保持内存效率的同时，显著提升反向光栅化的速度，与传统方法相比具有本质的性能优势。
关键设计：在参数设置上，采用16位渲染目标（float16和unorm16）作为最佳的精度与效率平衡方案，确保在执行速度和梯度精度之间达到最佳效果。
📊 实验亮点
实验结果显示，使用该方法在RTX4080 GPU上实现了3.07倍的全管道加速，反向光栅化速度比传统方法快10倍，且内存开销仅为2.67%，展现出显著的性能提升。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括实时3D渲染、虚拟现实和增强现实等场景，尤其适用于资源受限的设备。通过优化反向传播过程，该方法能够提升图形处理的效率，推动相关技术的发展。
📄 摘要（原文）
Recent works demonstrate the advantages of hardware rasterization for 3D Gaussian Splatting (3DGS) in forward-pass rendering through fast GPU-optimized graphics and fixed memory footprint. However, extending these benefits to backward-pass gradient computation remains challenging due to graphics pipeline constraints. We present a differentiable hardware rasterizer for 3DGS that overcomes the memory and performance limitations of tile-based software rasterization. Our solution employs programmable blending for per-pixel gradient computation combined with a hybrid gradient reduction strategy (quad-level + subgroup) in fragment shaders, achieving over 10x faster backward rasterization versus naive atomic operations and 3x speedup over the canonical tile-based rasterizer. Systematic evaluation reveals 16-bit render targets (float16 and unorm16) as the optimal accuracy-efficiency trade-off, achieving higher gradient accuracy among mixed-precision rendering formats with execution speeds second only to unorm8, while float32 texture incurs severe forward pass performance degradation due to suboptimal hardware optimizations. Our method with float16 formats demonstrates 3.07x acceleration in full pipeline execution (forward + backward passes) on RTX4080 GPUs with the MipNeRF 360 dataset, outperforming the baseline tile-based renderer while preserving hardware rasterization's memory efficiency advantages -- incurring merely 2.67% of the memory overhead required for splat sorting operations. This work presents a unified differentiable hardware rasterization method that simultaneously optimizes runtime and memory usage for 3DGS, making it particularly suitable for resource-constrained devices with limited memory capacity.