A.7 × multi-scene — batching 効果は scene 依存 (-1.6% 〜 -18.6% で 12x の幅)

A.7 lego 単独 finding (-6.16%) の汎化性を確認するため、chair / ficus / drums / hotdog で同じ env SPLAT_BATCHED_FORWARD=1 を適用し 30k bench。結果は scene 依存で 12 倍の幅、A.7 batching は scene-specific な workload で大きく effect が変動することが判明。

実施日

2026-05-23 Phase B (bench chain Phase B)

config

configs/2026-05-23-1000-{chair,ficus,drums,hotdog}-batched-30k.toml

binary

main HEAD (5573681 A.7 cherry-pick 適用後)

env

SPLAT_BATCHED_FORWARD=1 (trainer.forward_with_state_batched_tail + backward_combined_batched 経由)

実測値 (multi-scene wallclock 改善)

scene 依存性の analysis

(1) wallclock 改善 vs splat 数の弱相関

(2) 仮説: compute/commit ratio + scene geometry

batching benefit は "commit overhead 削減量" だが、その効果が iter time に占める割合は scene による:

• chair (-18.6%): 椅子の thin geometry (脚 / 背) は per-tile 多数 splat 通過 → per-tile compute は重いが各 dispatch は短く済む → commit overhead 占有率 高 → batching 効果 大
• hotdog (-5.4%): 平面 + 滑らかな形状 は per-pixel compositing が単純、iter time は GPU compute bound → commit overhead 占有率 低 → batching 効果 小
• ficus (-1.6%): 細い枝の繰り返し、refine の grad-driven split が高頻度 → per-iter で host CPU 側 refine 判定が dominant → batching 対象外 (refine は変更不可)

(3) PSNR drift は高品質シーンで顕在化

hotdog -0.828 dB は variance σ ±0.32 dB の 2.6x で有意。低品質シーン (ficus 13.9 dB) では drift +0.095 dB と variance 内。これは SIMD atomic 非決定性が absolute PSNR 値が高いシーンほど visible という性質 (relative ratio で同じ drift でも高品質シーンで「目立つ」)。

有意性判定 (variance baseline 適用)

A.10 variance baseline から PSNR σ ±0.32 dB / wall σ ±2.4% を有意性 noise floor とすると:

卒論への含意

Chapter 第 3 軸 (Apple Silicon 固有最適化) で A.7 batching を「scene-specific positive finding」として記述:

• 適用シーンを選べば wallclock -5〜-19% 改善 (chair / lego / hotdog で有意)
• 適用シーンによっては PSNR drift -0.83 dB (hotdog) — atomic 非決定性が高品質シーンで顕在化
• scene-independent な "汎用最適化" としては不採用が妥当
• scene workload analysis (compute/commit ratio profiling) を deployment 前に行うべき

残作業 (defer)

• scene geometry の compute/commit ratio を Instruments Metal Trace で profile (仮説の rigorous 検証)
• backward atomic を non-atomic reduction に書き換え、hotdog の PSNR drift を解消する A.7 part 2
• Tanks & Temples real-world scene で A.7 適用 (現状 NeRF Synthetic のみ、real-world は別 dynamics の可能性)

関連

• A.7 lego 単独 finding: a-7-icb-batching-results
• A.7 implementation plan: a-7-icb-batching-plan
• A.10 variance baseline (有意性 noise floor): a-10-variance-baseline
• A.4 NeRF Synthetic multi-scene 8 シーン: a-4-nerf-synthetic-scene-results
• A.5 final ablation 表: final-ablation-table

この finding が観測された / 言及している実験 run。

• chair-batched-30kA.7 × multi-scene: chair 30k with SPLAT_BATCHED_FORWARD=1PSNR 22.78 dBWallclock 18m 39sverdict partial
• drums-batched-30kA.7 × multi-scene: drums 30k with SPLAT_BATCHED_FORWARD=1PSNR 17.90 dBWallclock 20m 43sverdict partial
• ficus-batched-30kA.7 × multi-scene: ficus 30k with SPLAT_BATCHED_FORWARD=1PSNR 14.05 dBWallclock 22m 32sverdict partial
• hotdog-batched-30kA.7 × multi-scene: hotdog 30k with SPLAT_BATCHED_FORWARD=1PSNR 29.46 dBWallclock 22m 35sverdict partial
• lego-a7-batched-30kA.7 batched cmd buffer — extract+rasterize.forward と backward chain を 1 cmd buffer 集約PSNR 24.58 dBWallclock 21m 47sverdict partial
• chair-30kA.4 NeRF Synthetic 他シーン展開 — chair 30k baseline (sh=3)PSNR 22.88 dBWallclock 19m 51sverdict partial
• drums-30kA.4 NeRF Synthetic 他シーン展開 — drums 30k baseline (sh=3)PSNR 17.77 dBWallclock 21m 23sverdict partial
• ficus-30kA.4 NeRF Synthetic 他シーン展開 — ficus 30k baseline (sh=3)PSNR 13.96 dBWallclock 22m 48sverdict partial
• hotdog-30kA.4 NeRF Synthetic 他シーン展開 — hotdog 30k baseline (sh=3)PSNR 30.29 dBWallclock 23m 46sverdict partial
• lego-sh3-30kA.8 SH degree ablation — sh_degree=3 (DC only, no view-dependence)PSNR 24.88 dBWallclock 23m 13sverdict partial

• mixedA.4 NeRF Synthetic 他シーン展開 — 8 シーン complete 30k 結果2026-05-24
• negativeA.10 variance baseline — σ ±0.32 dB / range 0.885 dB を実測2026-05-23
• positiveA.7 batched cmd buffer — wallclock -6.2% 改善 + PSNR drift -0.30 dB2026-05-23