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하드웨어 부품 사용으로 처리되는 Pix4Dmapper
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안내 :
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• GPU의 사용에 대한 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다. : 203405619.
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• 하드웨어 및 소프트웨어 구성 에 대한 권장 사항
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• Mac/ Window Xp/ Linux/ 원격접근- Virtual machine/ 분산-병렬 처리 등에 대한 더 많은 정보는 : 202556809
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• 처리 속도에 대한 더 많은 정보는 : 204191535.
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컴퓨터에서 4 주요 구성 요소 는 다음과 같습니다.
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• CPU
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• RAM
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• Hard Disk
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• GPU
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이 소프트웨어는 고도로 병렬화 하고 멀티 코어 CPU 뿐만 아니라 MMX / SIMD 명령어 와 NVIDIA GPU 의 CUDA 프로세싱 의 이점이 있습니다.
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그러나, 처리의 다양한 단계가 이러한 사양을 동일하게 사용하지 않고, 모든 부품이 멀티 코어 또는 CUDA의 이점을 취할 수 있습니다.
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즉 병목을 하지 않도록 균형 구성을 갖는 것이 중요 성능을 증가 시킵니다.
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CPU
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대부분의 처리는 CPU에서 수행하므로 빠른 CPU 처리 속도를 증가시키는 첫번째 키 입니다. 우리는 헥사와 옥토 코어 최신 세대 i7과 제온 CPU를 권장합니다. 클럭 속도는 일반적으로 전체 프로젝트에 영향을 미칠 것이며, 코어의 수는 크게 2 단계 에 영향을 미칠 것입니다.
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듀얼 소켓 CPU는 더블 성능을 수행하지만 일반적으로 하나의 소켓 CPU 보다 빠른 처리 를 제공 않습니다.
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RAM
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RAM의 크기는 주로 하나의 프로젝트에서 처리 할 수 있는 화상의 수 및 비트의 2 단계의 처리에 영향을 미칩니다.
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Hard disk
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옥토 코어 CPU를 사용하고 고속 SSD를 사용하여 하드 디스크 속도에 의한 영향을 단계 3.의 성능을 향상시켜줍니다.
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Graphic Card
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버전 1.3부터 Pix4Dmapper의 추가 처리 속도를 높이기 위해 CUDA와 NVIDIA의 GPU 의 장점을 부각시킵니다.
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속도의 증가는 이미지 번호, 이미지 사이즈와 콘텐츠를 포함하는 프로젝트 유형에 크게 의존합니다.
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GTX 970으로 예를 들어 우리는 1 단계 초기 처리 에 75%와 2 단계 포인트 클라우드 10%, 그리고 10 % 사이의 속도 향상을 관찰 하고 SGM 옵션을 사용하지 않고 메쉬합니다.
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엄지 손가락의 규칙으로, 높은 중복, 높은 이미지의 콘텐츠 및 키포인트에 많은 수와 프로젝트는 더 속도 향상 의 혜택을 누릴 수 있습니다.
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스텝 1
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CPU
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RAM
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Hard Disk
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GPU
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일부 서브 처리 단계 에서 사용 가능한 모든 CPU 자원은 사용되지 않습니다.
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스텝 2
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CPU
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RAM
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Hard Disk
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GPU
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어느 정도의 설비를 사용했습니다. 이 단계는 모든 CPU 리소스를 사용할 수 사용합니다.
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어느 정도의 설비를 사용했습니다. 이 단계는 모든 RAM 리소스를 사용할 수 사용합니다.
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스텝 3
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CPU
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RAM
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Hard Disk
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GPU
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하드 디스크의 속도는 처리 속도를 정의합니다.
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rayCloud
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CPU
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RAM
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Hard Disk
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GPU
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*프로세싱의 일부는 병렬로 할 수 없고, 그들 중 일부는 많은 자원을 소비하지 않습니다. 하지만, 다음 설명을 시작 하기 위해 완료될 필요가 있습니다.