TC-GS: A Faster Gaussian Splatting Module Utilizing Tensor Cores

📄 arXiv: 2505.24796v2 📥 PDF

作者: Zimu Liao, Jifeng Ding, Siwei Cui, Ruixuan Gong, Boni Hu, Yi Wang, Hengjie Li, XIngcheng Zhang, Hui Wang, Rong Fu

分类: cs.GR, cs.CV, cs.DC

发布日期: 2025-05-30 (更新: 2025-10-11)

备注: 15 pages, 6 figures

💡 一句话要点

提出TC-GS以加速3D高斯渲染模块

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

关键词: 3D高斯渲染 张量核心 加速算法 计算机图形学 实时渲染

📋 核心要点

  1. 现有3D高斯渲染方法在处理条件alpha混合时计算成本高，导致渲染速度较慢。
  2. 本文提出TC-GS模块，通过将alpha计算映射到矩阵乘法，利用张量核心加速3D高斯渲染。
  3. 实验结果显示，TC-GS在保持渲染质量的同时，相较于现有算法实现了2.18倍的加速，总加速达5.6倍。

📝 摘要（中文）

3D高斯渲染（3DGS）通过光栅化高斯原语来渲染像素，其中条件alpha混合在渲染管线中占据了主要的计算成本。本文提出了TC-GS，这是一种算法无关的通用模块，扩展了张量核心（TCU）在3DGS中的适用性，实现了显著的加速，并能无缝集成到现有的3DGS优化框架中。关键创新在于将alpha计算映射到矩阵乘法，充分利用现有3DGS实现中闲置的TCU。TC-GS为现有顶级加速算法提供了即插即用的加速，并与高斯压缩和冗余消除等渲染管线设计无缝集成。此外，我们引入了全局到局部的坐标变换，以减轻因张量核心半精度计算导致的像素坐标二次项的舍入误差。大量实验表明，我们的方法在保持渲染质量的同时，相较于现有高斯加速算法提供了2.18倍的额外加速，总加速可达5.6倍。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决3D高斯渲染中条件alpha混合导致的高计算成本问题。现有方法在渲染速度上存在瓶颈，影响了实时渲染的应用。

核心思路：TC-GS模块的核心思路是将alpha计算转化为矩阵乘法，从而充分利用张量核心的计算能力，提升渲染速度。通过这种方式，能够在不改变现有渲染框架的情况下，实现加速。

技术框架：TC-GS的整体架构包括alpha计算模块、矩阵乘法模块和坐标变换模块。首先，输入的高斯原语经过坐标变换处理，然后进行alpha计算，最后通过矩阵乘法实现高效渲染。

关键创新：最重要的技术创新在于将alpha混合的计算方式重新设计为矩阵乘法，这一方法有效利用了张量核心的计算资源，显著提升了渲染效率。与现有方法相比，TC-GS能够在保持渲染质量的同时实现更高的加速比。

关键设计：在设计中，TC-GS采用了全局到局部的坐标变换，以减轻因半精度计算带来的舍入误差。此外，模块的参数设置经过精心调整，以确保在不同的渲染场景中都能保持高效性和准确性。

📊 实验亮点

实验结果表明，TC-GS在保持渲染质量的前提下，相较于现有高斯加速算法实现了2.18倍的额外加速，总加速高达5.6倍。这一显著提升展示了TC-GS在实际应用中的强大潜力。

🎯 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、游戏开发以及计算机图形学等。TC-GS模块的加速能力能够显著提升这些领域的渲染效率，推动更复杂场景的实时渲染成为可能，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

3D Gaussian Splatting (3DGS) renders pixels by rasterizing Gaussian primitives, where conditional alpha-blending dominates the computational cost in the rendering pipeline. This paper proposes TC-GS, an algorithm-independent universal module that expands the applicability of Tensor Core (TCU) for 3DGS, leading to substantial speedups and seamless integration into existing 3DGS optimization frameworks. The key innovation lies in mapping alpha computation to matrix multiplication, fully utilizing otherwise idle TCUs in existing 3DGS implementations. TC-GS provides plug-and-play acceleration for existing top-tier acceleration algorithms and integrates seamlessly with rendering pipeline designs, such as Gaussian compression and redundancy elimination algorithms. Additionally, we introduce a global-to-local coordinate transformation to mitigate rounding errors from quadratic terms of pixel coordinates caused by Tensor Core half-precision computation. Extensive experiments demonstrate that our method maintains rendering quality while providing an additional 2.18x speedup over existing Gaussian acceleration algorithms, thereby achieving a total acceleration of up to 5.6x.