中美研究员为AR/VR提出针对NeRF模型的“加速算法”
一种从根本上减少了任何NeRF模型必须执行的工作量，另一种则消除了不规则的DRAM访问
（映维网Nweon 2024年10月28日）神经辐射场NeRF是传统的基物渲染的替代方案。然而，NeRF尚未在虚拟现实和增强现实等资源有限的移动系统中得到应用，这是因为它的速度非常慢。在移动Volta GPU，即便是最先进的NeRF模型通常都只能以0.8 FPS执行。
在一项研究中，上海交大和罗切斯特大学展示了主要的性能瓶颈是算法和架构，并引入CICERO。他们首先介绍了两种算法，一种从根本上减少了任何NeRF模型必须执行的工作量，另一种则消除了不规则的DRAM访问。然后，团队描述了一种消除SRAM组冲突的片上数据布局策略。
CICERO的纯软件实现比移动Volta GPU提供了8.0倍的加速和7.9倍的节能。与专用DNN加速器的基线相比，加速和能量减少分别增加到28.2倍和37.8倍，而所有这一切都只涉及最小的质量损失（峰值信噪比降低小于1.0 dB）。
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