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