Resumen: El splatting gaussiano 3D (3DGS) ha ganado popularidad por su eficiencia y una escasa representación basada en gaussiana. Sin embargo, 3DGS lucha por cumplir con el requisito en tiempo real de 90 cuadros por segundo (FPS) en dispositivos móviles con recursos limitados, logrando solo 2 a 9 esta url http Los aceleradores se centran en calcular la eficiencia pero pasan por alto la eficiencia de la memoria, lo que lleva a un tráfico DRAM redundante. Introducimos a StreamingGS, un co-designación de algoritectura de algoritmo 3DGS completamente transmitido que logra tuberías de grano fino y reduce el tráfico DRAM al transformarse de una representación centrada en mosaico a una representación centrada en la memoria. Los resultados muestran que nuestro diseño logra hasta 45.7 $ veces $ Speedup y 62.9 $ veces $ ahorro de energía sobre las GPU de amperios móviles.
Publicado Originalme en rss.arxiv.org El 11 de junio de 2025.
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