SfM解析処理時間が大幅に・・・・
新しいPCを導入しました。
現行PCが5年以上経過しているためと、処理速度のイライラを
解消できれば・・との思いです。
早々に一番の難敵である写真測量の解析処理時間を計ってみた
SfM法写真測量
Pix4D mapper Ver4.4.12 写真枚数500枚
新旧PC共に写真の素材はそれぞれのPC直下のドライブに。
同一写真で同一条件でそれぞれ解析を行った結果です。
旧PC | 新PC | |
STEP1 | 1時間6分 | 0時間43分 |
STEP2 | 1時間5分 | 0時間14分 |
STEP3 | 1時間0分 | 0時間23分 |
total | 3時間11分 | 1時間20分 |
速っ・・・ちょっと感動ものです。
GCPの位置調整は無視して、一連の流れでオルソ生成までのタイムトライアル。
写真測量から点群を使っての成果はめっきり減ってきましたが、主力のレーザでは平面図図化には
オルソの作成は欠かせませんので、まだまだSfMは頑張ってもらってます。
新旧PCの構成はこちら
旧PC |
新PC |
|
CPU |
Intel(R) Core(TM) i7-5820K@3.30GHz |
AMD Ryzen Threadripper3970X 32-Core Processor 3.69GHz |
実装PAM | 64.0GB | 128GB |
GPU | NVIDIA GeFouce GTX980Ti×2本挿しのSLI接続 | NVIDIA GeFouce RTX2080Ti |
新旧ともにCPUは簡易水冷で新PCはGPUも簡易水冷仕様にしました。
温度の上昇は皆無でとても快適です。
上記の写真解析の所要時間は3分の1近く短縮、これは結構満足なレベル
旧PCはコア数6に対して新PCのCPUはコア数32と異常なほど。
さすがに32コアをフル回転することはなかったですが、コア数が多いのは
写真解析には有効なような気がします。
なんせ32コアもあるので、裏で写真解析を走らせながら、レーザの後処理や点群の編集など
同時進行させても、さくさく機敏に動くので満足レベル。
点群を扱うアプリでは、目に余るような驚きの新旧の処理速度の差は体感できるほど
ではありませんでした、まぁ確かに、若干早いな・・・程度です。
一番イライラするのは、点群の読み込みと書き込み
こいつが秒殺のような速さで読み書きできれば良いですが・・・・
AMDのストレージ高速化技術 AMD StoreMIという大容量のHDDを高速化できるらしい
無償提供らしいのでぜひ試してみよう