中美研究员为AR/VR提出针对NeRF模型的“加速算法”
研究人员在一项研究中展示了神经辐射场(NeRF)在移动系统中的应用瓶颈,并引入了名为CICERO的解决方案。他们通过两种算法和一种片上数据布局策略解决了NeRF的性能问题。CICERO的纯软件实现在移动Volta GPU上提供了8倍的加速和7.9倍的节能,与专用DNN加速器基线相比,加速和能量减少增加到28.2倍和37.8倍。研究人员还提出了稀疏辐射扭曲(SPARW)方法,通过重复使用前一帧计算的射线辐射来减少NeRF中的计算工作量。他们还优化了内存访问和数据布局,通过以内存为中心的顺序访问和通道主布局来解决不规则的DRAM访问和SRAM组冲突。最终,他们将CICERO与三种先进的NeRF模型集成,实现了数量级的加速和节能。
以上是一项关于神经辐射场在移动系统中应用瓶颈及其解决方案的研究。通过引入算法和架构的改进,并优化内存访问和数据布局,研究人员成功提高了NeRF的性能,并在移动系统上实现了较大的加速和节能。