英伟达、加州大学伯克利分校和多伦多大学的研究人员推出NeRF-XL，它能够利用多个GPU来扩展神经辐射场（NeRFs）的规模，从而使得训练和渲染具有更大容量的NeRFs成为可能。NeRFs是一种用于3D场景重建和新视角合成的技术，它可以通过一系列的2D图像来重建出3D场景，并从新的视角生成图像。
例如：我们想要从数千张城市街景的照片重建一个3D城市模型，并且希望从任意角度渲染出城市的图像。由于单张GPU的内存限制，我们无法在一个GPU上完成这项任务。NeRF-XL通过在多个GPU上分布式训练，每个GPU处理一部分场景，最终联合这些部分来渲染出整个城市的画面。这样，我们就能够处理更大的数据集，重建出更加精细和大规模的3D场景。
主要功能：
- 多GPU分布式训练：NeRF-XL能够在多个GPU上并行训练NeRF模型，提高了处理大规模场景的能力。
- 任意参数规模：该方法支持具有任意数量参数的NeRF模型，可以通过简单地增加硬件资源来实现。
主要特点：
- 无冗余的模型容量：与以往的方法不同，NeRF-XL通过非重叠的NeRFs进行联合训练，避免了模型容量的冗余。
- 无需渲染时的混合：NeRF-XL在渲染时不需要对不同NeRFs的输出进行混合，这简化了渲染流程并提高了视觉质量。
- 多GPU通信优化：通过重新编写体积渲染方程和相关损失项，NeRF-XL减少了GPU之间的数据传输需求。
工作原理：
NeRF-XL通过将3D空间划分为多个不重叠的区域，每个区域由一个GPU负责训练一个NeRF。在训练过程中，所有GPU共同参与前向传播，但在反向传播时，每个GPU只更新自己的参数。这种方法通过在前向传播中同步信息，而不是在反向传播中同步梯度，从而减少了GPU之间的通信开销。
具体应用场景：
- 大规模城市重建：可以用于从无人机拍摄的大量图像中重建整个城市的场景。
- 室内场景渲染：可以用于室内设计，通过NeRFs生成室内的3D模型，并从不同视角渲染出新图像。
- 虚拟现实和增强现实：可以用于创建虚拟现实或增强现实应用中的3D环境，提供更加真实的视觉体验。
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