Google DeepMind 工程师五项 CUDA 优化，把 3DGS 渲染再提速 10.5 倍
janusch_patas · x · 2026-10-29
Google DeepMind 的 George Kopanas（3DGS 原论文作者之一）发布长文《What the 3DGS Literature Left on the Table》，给出五项自包含的 CUDA 优化，使前向/反向 CUDA kernel 相比 Inria 官方实现最高快 10.5×。
关键点：
- 基线 forward 每步 25.06 ms，逐步应用文献优化后降至 4.86 ms（5.2×），再经 reduce-scatter、SH streaming、光栅剪枝、branchless prediction、multirow（bf16）等优化最终 2.39 ms（10.5×）。
- 作者指出即使叠加社区三年来全部优化，仍未触及硬件上限，完整 forward-backward 训练步还有约 1.78× 提升空间。
- 文章同时是 GPU 管线从第一性原理优化的端到端案例研究，面向图形学/ML 从业者。
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