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A 0.59μJ/pixel High-throughput Energy-efficient Neural Volume Rendering Accelerator on FPGA
2024
会议录名称PROCEEDINGS OF THE CUSTOM INTEGRATED CIRCUITS CONFERENCE
ISSN0886-5930
发表状态已发表
DOI10.1109/CICC60959.2024.10529071
摘要

The photorealistic rendering of virtual world has always been a significant challenge in computer graphics. With the advent of Neural Radiance Fields Rendering (NeRF) [1], the past three years has witnessed the explosive development of Neural Volume Rendering (NVR), a data-driven solution to this long-stand problem. However, the scene-representation characteristics of NVR models, coupled with the utilization of Multi-Layer Perceptron (MLP), pose a challenge for the efficient deployment of NVR to existing graphics hardware and dedicated convolutional neural network (CNN) accelerators. © 2024 IEEE.

关键词Convolutional neural networks Energy efficiency Field programmable gate arrays (FPGA) Multilayer neural networks Virtual reality Convolutional neural network Data driven Energy efficient Graphics hardware High-throughput Multilayers perceptrons Photorealistic rendering Scene representation Virtual worlds
会议名称44th Annual IEEE Custom Integrated Circuits Conference, CICC 2024
出版地345 E 47TH ST, NEW YORK, NY 10017 USA
会议地点Denver, CO, United states
会议日期April 21, 2024 - April 24, 2024
URL查看原文
收录类别EI ; CPCI-S
语种英语
WOS研究方向Engineering ; Telecommunications
WOS类目Engineering, Electrical & Electronic ; Telecommunications
WOS记录号WOS:001230023800111
出版者Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
EI入藏号20242216152980
EI主题词Volume rendering
EI分类号525.2 Energy Conservation ; 721.2 Logic Elements ; 723 Computer Software, Data Handling and Applications ; 723.2 Data Processing and Image Processing ; 723.5 Computer Applications
原始文献类型Conference article (CA)
文献类型会议论文
条目标识符https://kms.shanghaitech.edu.cn/handle/2MSLDSTB/381447
专题信息科学与技术学院_博士生
信息科学与技术学院_PI研究组_娄鑫组
信息科学与技术学院_PI研究组_虞晶怡组
信息科学与技术学院_PI研究组_周平强组
信息科学与技术学院_硕士生
信息科学与技术学院_本科生
共同第一作者Yuan, Binzhe
通讯作者Lou, Xin
作者单位
1.Shanghai Tech University, China
2.GGU Technology Co., Ltd, China
第一作者单位上海科技大学
通讯作者单位上海科技大学
第一作者的第一单位上海科技大学
推荐引用方式
GB/T 7714
Yuan, Zhechen,Yuan, Binzhe,Gu, Yuhan,et al. A 0.59μJ/pixel High-throughput Energy-efficient Neural Volume Rendering Accelerator on FPGA[C]. 345 E 47TH ST, NEW YORK, NY 10017 USA:Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.,2024.
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