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英伟达最新!NeRF XL:将NeRF分布到多个GPU扩展,对任意大容量的NeRFs进行训练和渲染
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英伟达最新!NeRF XL:将NeRF分布到多个GPU扩展,论文链接:https://arxiv.org/pdf/2404.16221 我们提出NeRF-XL,这是一种将神经辐射场(NeRFs)分布到多个GPU上的原则性方法,从而实现F。我们首先从回顾现有的多GPU方法开始,这些方法将大型场景分解为多个独立训练的NeRFs,并识别出这些方法中的几个基本问题,这些问题阻碍了随着训练中使用额外的计算资源(GPU)时重建质量的提升。NeRF-XL解决了这些问题,并通过简单地使用更多硬件,实现了具有任意数量参数的NeRFs的训练和渲染。我们方法的核心是一种新颖的分布式训练和渲染公式,它在数学上等同于经典的单GPU情况,并最小化了GPU之间的通信。通过解锁具有任意大参数数量的NeRFs,我们的方法是首个揭示NeRFs的多GPU缩放定律的方法,展示了随着参数数量的增加和GPU数量的增加,重建质量和速度的提升。我们在各种数据集上展示了NeRF-XL的有效性,包括迄今为止最大的开源数据集MatrixCity,该数据集包含覆盖25平方公里城市区域的25.8万张图像。
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