量化训练实战：Spirula Studio如何用4/8/16-bit在8GB显存塞下1000万高斯
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Spirula Studio 是一款跨厂商的 3D 高斯泼溅（3D Gaussian Splatting）训练器，从原始照片、视频一路训练到可贴图网格，支持 Vulkan 与 CUDA 双后端，无需 Python/PyTorch。本文带你拆解它的量化训练实战：通过 4/8/16-bit 混合精度存储，在 8GB 显存里轻松塞下 1000 万个带完整球谐（SH3）颜色的高斯。
📊 先算一笔账：1000万高斯到底吃多少显存？
训练 3DGS 模型时，显存大头不是高斯本身，而是每个高斯的球谐颜色系数 + 每个系数的 Adam 优化器状态（一阶矩 g1 + 二阶矩 g2，两份 fp32）。
以 1000 万高斯、完整 SH3（15 个系数 × 3 通道 = 45 个"单元"）为例，仅 SH 部分：
| 存储内容 | fp32 全精度 | Spirula 量化后 |
|---|---|---|
| SH 颜色系数（值） | ~1.8 GB | ~0.9 GB（16-bit） |
| SH Adam 状态（g1+g2） | ~3.6 GB | ~0.9 GB（8-bit 对数编码） |
| 位置/缩放/不透明度等优化器状态 | fp32 | ~减半（16-bit） |
可以看到，量化不是"省一点点"，而是把最贵的两块内存各砍一半甚至四分之三。这套编码实现全部集中在 src/core/Tensor.h 的QuantizedAdamState（4/8/16-bit 的 Adam 状态编码）与 src/core/Tensor.h 的QuantizedTensor（8/16-bit 线性块量化）里。
🎛️ 一个开关：4/8/16-bit 各管什么？
普通用户不需要关心底层位宽——训练配置里只有一个quantization_level选项（默认 1，定义在 src/config/TrainConfig.h），GUI 中显示为"颜色存储精度"。它在 src/app/TrainerCore.cpp 中被展开成三个位宽：
0（全精度）：SH 值 32-bit、SH 优化器 32-bit、非 SH 优化器 32-bit —— 质量基准，显存占用最大；1（量化，默认）：SH 值16-bit、SH Adam 状态8-bit、非 SH 优化器16-bit—— 视角相关颜色内存约省一半，肉眼几乎无差别。
至于 4-bit，则是编码层保留的下限：QuantizedAdamState支持 4-bit（每单元 1 字节存两个半字节），块级对数存储QuantizedTensorLog同样支持 4/8-bit，为更小的显存场景留足了余量。
🔬 为什么 8-bit 量化 Adam 状态居然不掉精度？
直觉上，把 Adam 的二阶矩压到 8-bit 会"损失惨重"，Spirula 用了两个技巧把损失补回来：
- 对数域编码：不直接存 √g2，而是存
log1p(√g2/ε)。fp32 线性量化在"小数值"区间相对精度最差，而这恰是 Adam 归一化最敏感的区域；对数变换让每个数量级获得均匀分辨率，实测在零额外存储下把单步信噪比提升 20–30 dB（见 src/core/Tensor.h 的注释推导）。 - 256 单元一块的块级 min/max 边界表：每 256 个连续单元共享一对 float 边界，解码只是
min + (max-min) × q/kQMax一次乘法。边界表开销仅占总内存的 ~1/128，可以忽略。
两个细节保证量化"无感"：梯度本身永远不量化（SH 梯度保持 fp32 写入）；块级边界让相邻高斯的相近系数共享同一把"尺子"，量化误差在局部高度一致而非随机抖动。
⚡ 实测：量化后训练反而更快
量化不只是省显存，还省带宽。Spirula 为量化布局设计了转置式存储（每 256 个高斯为一块，单元按字对配对），让一个 wave 的读写从触碰 32 条缓存行降到 2 条。在 500 万高斯的 bicycle 数据集上，融合优化器内核耗时从13.8 ms 降到 8.5 ms（CUDA）、20.3 ms 降到 13.1 ms（Vulkan），详见 docs/notes/sh-quant-layout.md。
更极端场景也覆盖了：当高斯数达到 1 亿（SH3 下约 46 亿个单元）时，单元索引用 64-bit 寻址；Vulkan 后端通过elem_at显式字节寻址绕开驱动 32-bit 索引回绕问题（docs/notes/vram-splat-x-img.md "The 4 GiB rule" 一节）。
✅ 新手上手步骤
- 从 Releases 下载对应平台的单文件可执行程序，双击打开 GUI（无需安装 Python 或 COLMAP）；
- 导入照片或视频数据集，GUI 内置 SfM、抽帧与 AI 蒙版，一键完成预处理；
- 训练设置里保持"颜色存储精度"为默认档位
1即可——8GB 显存即可训练千万级 SH3 高斯；追求极限质量可切回0； - 云端训练用 CLI：
spirula train默认会开一个 Web 查看器端口，通过 SSH 转发即可在浏览器观察进度。
📚 延伸阅读
- 量化存储布局原理：docs/notes/sh-quant-layout.md
- 投影/栅格化显存剖析：docs/notes/vram-splat-x-img.md
- 整体架构（前端→引擎→双后端）：docs/architecture.md
- 引擎配置定义：src/engine/EngineConfig.h
- SH 解码着色器（CUDA/Vulkan 镜像）：src/shaders/harmonics.slang、src/backend/vulkan/shaders/sh_quant.slang
- 各量化档位的回归测试：src/backend/tests/densify_parity.cpp
一句话总结：Spirula Studio 把"量化"从推理端搬进了训练端——16-bit 存颜色、8-bit 对数编码存 Adam 状态，让你在消费级 8GB 显卡上训练 1000 万高斯全 SH 模型，而且比全精度跑得更快。
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