Gaussian Splatting · 22 프로파일 구간 분리
단계: 측정 가능한 GS 전시 뷰어 · 편집 가능한 예제 · 저장 ID: gaussian-splatting-step-22
목표와 학습 후 역량
- 처리 단계별 비용을 측정한다.
- CPU와 GPU 시간 주장을 구분한다.
선수 지식
21단위 결과물과 기록을 이어 사용합니다. 프로파일 구간 분리 실험에 앞서 이전 입력과 기준 출력을 보관합니다.
핵심 개념과 설명
단계 비용
읽기·파싱·정렬·투영·합성은 서로 다른 병목을 가질 수 있습니다. 전체 로딩 시간만 보면 개선할 위치를 찾기 어렵습니다.
측정 범위
performance.now는 CPU 구간의 경과 시간을 측정합니다. GPU 렌더러를 사용할 때 이 값을 GPU 실행 시간으로 부르면 안 됩니다.
실습 준비
예제 화면의 실행 범위 안내를 먼저 확인하세요. 다음은 과제를 별도 프로젝트로 확장할 때의 준비 환경입니다. 별도 로컬 프로젝트의 문서 안내 실습입니다. 직접 만든 소형 데이터 또는 사용 허가를 확인한 로컬 파일만 사용합니다. 기존 미리보기는 1 MiB·512개 이하 .splat/ASCII GS PLY를 다루는 CPU 교육 뷰어이며 Spark GPU 렌더러가 아닙니다.
연결된 예제는 출발점입니다. 아래 과제 전체가 완성된 코드는 아니며, 예제의 지원 범위를 넘는 작업은 별도 프로젝트에서 수행하세요.
실습 과제
- metrics.js에 각 단계 시작·종료 표시를 추가하세요.
- 같은 fixture를 예열 후 다섯 번 처리하고 단계별 표를 만드세요.
- CPU 교육 뷰어와 별도 Spark 실험을 다른 결과 파일로 분리하세요.
관찰할 변수
| 변수 | 기준 조건 | 바꿀 조건 | 예상할 변화·검증 가설 |
|---|---|---|---|
| 데이터 수 | 64 | 512 | 정렬·투영 구간이 증가하되 합성은 화면 면적에도 영향을 받을 것으로 예상합니다. |
표의 예상은 측정 결과가 아닙니다. 한 번에 한 조건만 바꾸고 실제 결과가 다르면 원인을 기록하세요.
완료 조건
- 다섯 실행의 단계별 시간과 환경 정보를 저장한다.
- 측정하지 않은 GPU 실행 시간은 미측정으로 표시한다.
자가 점검
- 전체 시간과 단계 시간 합이 다른 이유는 무엇인가요?
- CPU 뷰어의 병목을 Spark에 그대로 적용할 수 있나요?
공식 참고
연결된 예제와 실행 범위
CPU Canvas2D 합성 fixture와 계약 검사. Spark GPU·학습 데이터·재구성 품질·GPU 성능 주장을 제공하지 않습니다.
원본 코드·기록은 자동으로 덮어쓰지 않습니다. 기존 예제를 초기화할 때도 필기는 유지됩니다.
다음 학습
이전: 품질 평가 기준 만들기 · 다음: 자원 수명과 반복 로딩