GS-Threads：一种支持稀疏感知光栅化的能量高效三维高斯泼溅硬件加速器，用于辐射场渲染

《IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers》：GS-Threads: An Energy-Efficient 3-D Gaussian Splatting Hardware Accelerator With Sparse-Aware Rasterization for Radiance Field Rendering

　　

摘要：

实时 3D 高斯溅射（3DGS）在映射到传统基于瓦片的栅格化时表现出显著的低效率，这主要是由于各向异性或精细投影的高斯足迹与粗粒度栅格化瓦片之间的不匹配造成的。本文提出了 GS-Threads，一种能效高效的 3DGS 加速器，它通过细粒度高斯栅格化单元（FGRU）利用逐像素稀疏性。一个 8×8 的早期测试单元（ETU）执行 σ 测试以生成命中位图，而一个共享的体积渲染单元（VRU）仅对有效像素执行指数运算和合成。与单片式基线相比，FGRU 通过子瓦片跳过技术将查找表（LUT）利用率降低了 56.6%，功耗降低了 28.6%，栅格化延迟降低了 32%-47%。该设计实现于 Xilinx ZCU104 FPGA 上，具备片上排序和存储编排功能。在 200 MHz 时钟频率和 800×800 分辨率下，GS-Threads 达到了 116 FPS，FPGA 可编程逻辑（PL）功耗为 2.69 W（片上 23.1 毫焦/帧）。与以往的基于 FPGA 的 3DGS 加速器相比，GS-Threads 将吞吐量提高了 1.7 至 2.4 倍，并将每帧能耗降低了 2.3 至 3.1 倍。综合后 ASIC 评估表明，与近期的 3DGS ASIC 相比，GS-Threads 实现了高 1.5 倍的面积归一化吞吐量，以及高 1.3 倍的能耗归一化面积效率，相较于现有的硬件神经渲染加速器提供了具有竞争力的性能与能效比。