如何评价 NVIDIA 最新技术 5 秒训练 NERF？
速度飞跃：NVIDIA 新技术如何让 NERF 从“耗时艺术家”变身“即时魔法师”
最近，NVIDIA 发布了一项令人振奋的新技术，能够将之前需要数小时甚至数天的神经辐射场（NeRF）训练时间压缩到惊人的 5 秒钟。这不仅仅是一个数字上的进步，更预示着 NeRF 应用领域的一次重大突破，将曾经“艺术家级”的创作过程转变为“即时魔法”的体验。
要理解这项新技术的意义，我们首先得回顾一下 NeRF 是什么，以及它为什么“慢”。
NeRF 简述：从二维照片到三维世界的“画家”
想象一下，你有一堆照片，从不同的角度拍摄同一个物体或场景。NeRF 的核心思想就是，通过一个深度学习模型（通常是多层感知机，MLP），学习如何根据物体在三维空间中的位置（x, y, z 坐标）和观察方向（θ, φ），预测出该点的颜色（RGB）和体积密度（σ）。简单来说，它就像一个超级聪明的画家，能够根据你提供的照片信息，理解物体内部的结构和材质，然后能够“画出”这个物体在任何角度下的样子，甚至还能渲染出逼真的光影效果。
这种能力使得 NeRF 在虚拟现实、电影特效、游戏开发、3D扫描等领域展现出巨大的潜力。它能够以极高的精度和逼真度重建复杂的几何形状和光照，这是传统 3D 建模技术难以比拟的。
NeRF 的“慢”在哪里？
然而，过去 NeRF 的训练过程一直是一个显著的瓶颈。它之所以“慢”，主要有以下几个原因：
1. 数据密度与计算需求： NeRF 需要将三维空间离散化成无数个微小的点（体积像素），并为每个点进行颜色和密度的预测。即使是相对简单的场景，也需要数百万甚至数十亿个点的采样和计算。
2. 基于射线追踪的渲染： 为了生成一张新的视角图像，NeRF 需要从虚拟相机出发，沿着射线追踪穿过三维空间中的这些点，并根据预测的颜色和密度进行积分，最终合成像素颜色。这个过程涉及大量的采样和计算。
3. 模型的复杂度与迭代： NeRF 的模型本身通常是一个大型的神经网络，其参数量巨大。为了让模型学习到准确的场景表示，需要进行大量的迭代训练，反复调整模型参数以最小化预测结果与真实图像之间的误差。
4. 缺乏局部性： 传统的 NeRF 模型在处理空间信息时，往往是全局性的，即每个点的计算都可能受到整个场景的影响，这使得并行化和优化变得困难。
NVIDIA 新技术：“加速器”如何重塑 NeRF 训练？
NVIDIA 最新发布的这项技术，就像给 NeRF 装上了一个超强的“加速器”，将训练时间从数小时缩短到数秒。虽然具体的实现细节可能涵盖了多个方面的创新，但我们可以从几个关键方向来推测和评价这项技术的突破点：
1. 数据结构与算法的革新：
空间数据结构的优化： 传统的 NeRF 训练可能会使用相对原始的数据表示。NVIDIA 可能引入了更高效的空间数据结构，例如八叉树（Octree）、kd 树或者其他定制化的空间划分方法，来更智能地组织和访问三维空间中的信息。这可以减少无效的计算，只对“有用”的区域进行更精细的采样和处理。
更精细的采样策略： 过去可能存在大量的冗余采样。这项新技术可能采用了更智能的采样策略，例如基于内容的自适应采样，或者根据模型对不同区域的信心程度来动态调整采样密度，从而用更少的采样获得更好的结果。
层次化表示或渐进式训练： 类似于多分辨率表示，模型可以先学习场景的粗略表示，然后逐步细化。这种层次化的训练方式可以大大加速早期阶段的收敛，并为后续的精细化打下基础。
2. 硬件加速与并行计算的极致利用：
深度集成 CUDA 库与 TensorRT： NVIDIA 在 GPU 计算方面拥有无与伦比的优势。这项新技术很可能深度集成了 CUDA 核心和 TensorRT 优化引擎。TensorRT 是一个用于高性能深度学习推理的 SDK，通过模型层融合、量化、内核优化等技术，能够显著提升模型的推理速度。将 NeRF 的训练过程，尤其是其核心的渲染和梯度计算部分，通过 TensorRT 进行极致的优化，可以释放 GPU 的全部潜力。
针对 NeRF 工作负载的硬件架构优化： NVIDIA 可能针对 NeRF 的计算特性，例如大量的射线投射和 MLP 前向传播，设计了更优化的 GPU 内核，或者在算法层面与硬件架构进行了更紧密的协同设计，以最大化并行计算效率。
3. 模型结构的创新与高效训练：
轻量化与模块化模型设计： 可能不再依赖于过去那种非常庞大、计算量巨大的 MLP 模型。通过引入更轻量化的网络结构，或者将模型分解为多个更小、更高效的模块，同时确保整体表达能力不减弱，从而降低了单次迭代的计算成本。
高效的梯度计算与反向传播： NeRF 的训练依赖于反向传播来更新模型参数。这项技术可能在反向传播算法或其在 GPU 上的实现方式上进行了优化，减少了梯度计算的开销。
知识蒸馏或预训练模型的利用： 并非所有场景都需要从零开始训练。利用预训练的通用 NeRF 模型，然后针对特定场景进行微调，或者通过知识蒸馏技术将大模型的知识迁移到小模型中，都能显著缩短训练时间。
4. 学习率调度与优化器选择的精妙：
更激进的学习率策略： 采用更有效的学习率调度器，使得模型在训练初期就能快速收敛到较好的状态，而不是缓慢地爬升。
高效的优化器： 可能采用了对 NeRF 训练过程更友好的优化器（例如 Adam 的变种），能够更有效地处理训练中的梯度波动，并加速收敛。
这项技术对 NeRF 应用的颠覆性影响：
5 秒训练 NeRF 的意义是 革命性的，它意味着：
交互式创作成为可能： 以前，修改 NeRF 模型是一件非常耗时的事情，意味着很多创意想法可能因为训练时间过长而无法及时实现或验证。现在，你可以像编辑一张照片一样，快速调整场景元素，立即看到效果。这极大地提高了工作流程的效率和迭代速度。
普通用户也能轻松创建高质量 3D 内容： 昂贵的硬件和漫长的训练时间一直是 NeRF 面向大众化的门槛。如果训练时间大幅缩短，即使是个人开发者或内容创作者，也能在消费级硬件上快速构建自己的三维场景，大大降低了 3D 内容创作的门槛。
实时应用场景的大幅扩展： 许多需要实时更新或快速生成三维内容的场景，例如动态游戏场景的生成、虚拟直播背景的实时构建、增强现实（AR）内容的快速部署等，都曾因 NeRF 的训练延迟而受到限制。现在，这些应用将变得更加可行。
推动更多研究的快速迭代： 科研人员可以更快地测试新的 NeRF 变体、新的损失函数或新的架构，加速整个 NeRF 技术的研究和发展。
总结一下：
NVIDIA 的这项新技术，通过对 NeRF 训练过程中的数据结构、算法、硬件利用和模型设计等多个环节进行深度优化，实现了令人难以置信的训练速度提升。它不仅仅是简单地提速，更重要的是，它将 NeRF 从一个“耗时艺术家”转变为一个“即时魔法师”，为 NeRF 技术在各个领域的广泛应用打开了全新的大门。这标志着 NeRF 技术正在从实验室走向更广泛的实际应用，并有望在未来几年内重塑我们创造和体验三维世界的方式。
最近，NVIDIA 发布了一项令人振奋的新技术，能够将之前需要数小时甚至数天的神经辐射场（NeRF）训练时间压缩到惊人的 5 秒钟。这不仅仅是一个数字上的进步，更预示着 NeRF 应用领域的一次重大突破，将曾经“艺术家级”的创作过程转变为“即时魔法”的体验。
要理解这项新技术的意义，我们首先得回顾一下 NeRF 是什么，以及它为什么“慢”。
NeRF 简述：从二维照片到三维世界的“画家”
想象一下，你有一堆照片，从不同的角度拍摄同一个物体或场景。NeRF 的核心思想就是，通过一个深度学习模型（通常是多层感知机，MLP），学习如何根据物体在三维空间中的位置（x, y, z 坐标）和观察方向（θ, φ），预测出该点的颜色（RGB）和体积密度（σ）。简单来说，它就像一个超级聪明的画家，能够根据你提供的照片信息，理解物体内部的结构和材质，然后能够“画出”这个物体在任何角度下的样子，甚至还能渲染出逼真的光影效果。
这种能力使得 NeRF 在虚拟现实、电影特效、游戏开发、3D扫描等领域展现出巨大的潜力。它能够以极高的精度和逼真度重建复杂的几何形状和光照，这是传统 3D 建模技术难以比拟的。
NeRF 的“慢”在哪里？
然而，过去 NeRF 的训练过程一直是一个显著的瓶颈。它之所以“慢”，主要有以下几个原因：
1. 数据密度与计算需求： NeRF 需要将三维空间离散化成无数个微小的点（体积像素），并为每个点进行颜色和密度的预测。即使是相对简单的场景，也需要数百万甚至数十亿个点的采样和计算。
2. 基于射线追踪的渲染： 为了生成一张新的视角图像，NeRF 需要从虚拟相机出发，沿着射线追踪穿过三维空间中的这些点，并根据预测的颜色和密度进行积分，最终合成像素颜色。这个过程涉及大量的采样和计算。
3. 模型的复杂度与迭代： NeRF 的模型本身通常是一个大型的神经网络，其参数量巨大。为了让模型学习到准确的场景表示，需要进行大量的迭代训练，反复调整模型参数以最小化预测结果与真实图像之间的误差。
4. 缺乏局部性： 传统的 NeRF 模型在处理空间信息时，往往是全局性的，即每个点的计算都可能受到整个场景的影响，这使得并行化和优化变得困难。
NVIDIA 新技术：“加速器”如何重塑 NeRF 训练？
NVIDIA 最新发布的这项技术，就像给 NeRF 装上了一个超强的“加速器”，将训练时间从数小时缩短到数秒。虽然具体的实现细节可能涵盖了多个方面的创新，但我们可以从几个关键方向来推测和评价这项技术的突破点：
1. 数据结构与算法的革新：
空间数据结构的优化： 传统的 NeRF 训练可能会使用相对原始的数据表示。NVIDIA 可能引入了更高效的空间数据结构，例如八叉树（Octree）、kd 树或者其他定制化的空间划分方法，来更智能地组织和访问三维空间中的信息。这可以减少无效的计算，只对“有用”的区域进行更精细的采样和处理。
更精细的采样策略： 过去可能存在大量的冗余采样。这项新技术可能采用了更智能的采样策略，例如基于内容的自适应采样，或者根据模型对不同区域的信心程度来动态调整采样密度，从而用更少的采样获得更好的结果。
层次化表示或渐进式训练： 类似于多分辨率表示，模型可以先学习场景的粗略表示，然后逐步细化。这种层次化的训练方式可以大大加速早期阶段的收敛，并为后续的精细化打下基础。
2. 硬件加速与并行计算的极致利用：
深度集成 CUDA 库与 TensorRT： NVIDIA 在 GPU 计算方面拥有无与伦比的优势。这项新技术很可能深度集成了 CUDA 核心和 TensorRT 优化引擎。TensorRT 是一个用于高性能深度学习推理的 SDK，通过模型层融合、量化、内核优化等技术，能够显著提升模型的推理速度。将 NeRF 的训练过程，尤其是其核心的渲染和梯度计算部分，通过 TensorRT 进行极致的优化，可以释放 GPU 的全部潜力。
针对 NeRF 工作负载的硬件架构优化： NVIDIA 可能针对 NeRF 的计算特性，例如大量的射线投射和 MLP 前向传播，设计了更优化的 GPU 内核，或者在算法层面与硬件架构进行了更紧密的协同设计，以最大化并行计算效率。
3. 模型结构的创新与高效训练：
轻量化与模块化模型设计： 可能不再依赖于过去那种非常庞大、计算量巨大的 MLP 模型。通过引入更轻量化的网络结构，或者将模型分解为多个更小、更高效的模块，同时确保整体表达能力不减弱，从而降低了单次迭代的计算成本。
高效的梯度计算与反向传播： NeRF 的训练依赖于反向传播来更新模型参数。这项技术可能在反向传播算法或其在 GPU 上的实现方式上进行了优化，减少了梯度计算的开销。
知识蒸馏或预训练模型的利用： 并非所有场景都需要从零开始训练。利用预训练的通用 NeRF 模型，然后针对特定场景进行微调，或者通过知识蒸馏技术将大模型的知识迁移到小模型中，都能显著缩短训练时间。
4. 学习率调度与优化器选择的精妙：
更激进的学习率策略： 采用更有效的学习率调度器，使得模型在训练初期就能快速收敛到较好的状态，而不是缓慢地爬升。
高效的优化器： 可能采用了对 NeRF 训练过程更友好的优化器（例如 Adam 的变种），能够更有效地处理训练中的梯度波动，并加速收敛。
这项技术对 NeRF 应用的颠覆性影响：
5 秒训练 NeRF 的意义是 革命性的，它意味着：
交互式创作成为可能： 以前，修改 NeRF 模型是一件非常耗时的事情，意味着很多创意想法可能因为训练时间过长而无法及时实现或验证。现在，你可以像编辑一张照片一样，快速调整场景元素，立即看到效果。这极大地提高了工作流程的效率和迭代速度。
普通用户也能轻松创建高质量 3D 内容： 昂贵的硬件和漫长的训练时间一直是 NeRF 面向大众化的门槛。如果训练时间大幅缩短，即使是个人开发者或内容创作者，也能在消费级硬件上快速构建自己的三维场景，大大降低了 3D 内容创作的门槛。
实时应用场景的大幅扩展： 许多需要实时更新或快速生成三维内容的场景，例如动态游戏场景的生成、虚拟直播背景的实时构建、增强现实（AR）内容的快速部署等，都曾因 NeRF 的训练延迟而受到限制。现在，这些应用将变得更加可行。
推动更多研究的快速迭代： 科研人员可以更快地测试新的 NeRF 变体、新的损失函数或新的架构，加速整个 NeRF 技术的研究和发展。
总结一下：
NVIDIA 的这项新技术，通过对 NeRF 训练过程中的数据结构、算法、硬件利用和模型设计等多个环节进行深度优化，实现了令人难以置信的训练速度提升。它不仅仅是简单地提速，更重要的是，它将 NeRF 从一个“耗时艺术家”转变为一个“即时魔法师”，为 NeRF 技术在各个领域的广泛应用打开了全新的大门。这标志着 NeRF 技术正在从实验室走向更广泛的实际应用，并有望在未来几年内重塑我们创造和体验三维世界的方式。
网友意见
刚看到新闻非常惊讶，粗读了一下文章，原来是一堆加速hack，思路好哇，
作者的思路是（本人理解可能有误）：
- 对于图像/3D信息表达，传统方法存储的是结构化数据，计算是干净的公式，与计算分离的；
- 神经网络计算与数据混到了一起，典型如Nerf，radience field数据信息存储到了网络权重里；
- 但信息完全在网络权重里导致训练非常慢，效率低，网络表达能力也受训练的限制；
- 于是有了parametric encoding方式，把latent feature用结构化方式存储，例如存到3D grid上，这样表达能力不受网络权重数量的限制，每次back propogate的参数只跟3D grid对应的cell以及小网络相关，训练的时间也大量缩短；
- 但3D grid这种结构化数据，其实也非常浪费，因为三维模型只有表面信息有意义，绝大多数的cell都是空的；
- 用分层的树形数据结构能减少内存和需要训练的数据量，但在训练过程中动态调整树的结构开销也不小；同样稀疏数据结构同样因为需要动态更新开销也大；
- 所以不管那些空间结构，用个LOD哈希表存grid的feature，把位置hash一下存最dense，效率最高；
- 为了简单，哈希函数选了个最快的，哈希碰撞就不管了，因为有LOD，并不在乎某一层的error，因为Loss是把所有层都叠一起训练的，在当前层碰撞了也没关系，反正前后层会弥补；
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