清华大学等创新3DGS框架GS-Cache实现城市级场景120FPS双目2K渲染
在消费级设备渲染大规模3DGS模型
（映维网Nweon 2025年06月13日）在消费级设备渲染大规模3DGS模型面临着实现实时、高保真性能的重大挑战。要在虚拟现实等应用中充分发挥3DGS的潜力，就需要解决关键的系统级挑战，以支持实时的沉浸式体验。
在一项研究中，上海人工智能实验室和清华大学团队提出了GS-Cache。这个端到端框架无缝集成了3DGS的高级表示和高度优化的渲染系统。
GS-Cache引入了一个以缓存为中心的管道来消除冗余计算，一个用于弹性多GPU渲染的效率感知调度程序，以及优化的CUDA内核来克服计算瓶颈。这种3DGS和系统设计之间的协同作用使得GS-Cache能够实现高达5.35倍的性能提升，减少35%的延迟，降低42%的GPU内存使用，并支持超过120 FPS的2K双目渲染。
通过弥合3DGS的表示能力与VR系统需求之间的差距，GS-Cache为沉浸式环境中的实时神经渲染建立了一个可扩展且高效的框架。
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