Context Capture实景三维建模硬件性能分析

王 俊 （安徽省第一测绘院，安徽 合肥 230031）

1 实景三维建模的发展

实景三维建模主要分为三个阶段:①早期采用计算机辅助设计软件结合纹理贴图的方式，该方式建模成本高，速度慢，随着技术的发展和数据源获取方式的飞速发展而不再是主流实景三维建模方式，工作流程后移，逐渐过渡到自动化实景模型生成后的模型精细化修饰；②计算机图形学里多视角匹配技术成为了自动化建模的主要手段，目前，绝大多数的实景三维建模以此技术为基础而发展起来的，较为典型的有Context Capture、PhotoScan、PhotoMesh、街景工厂，该类技术自动化程度高，人工干预较少，模型效果较好；③近年来，随着人工智能技术的发展，对实景单位建模的对象化识别成为了一个新的热点方向，较为普遍的是采用神经网络技术，通过样本训练，进行对象的识别，该类技术前期工作较为依赖人工定义样本，自动化程度较低，正处于快速发展期。本文将结合Context Capture实景三维建模软件，分析可能影响建模性能的一些关键指标，并尝试提出部分应对措施。

2 中央处理的利用率分析

Context Capture建模主要包含连接点提取，影像对提取，空间方位定向，连接点匹配，光束法平差，构建不规则三角网、三角网的优化与光滑，纹理映射等关键步骤。从连接点提取到光束法平差简称为“空三”过程，构建不规则三角网到纹理映射为模型创建过程。“空三”中的连接点提取与匹配目前是多核多线程的典型应用代表，同时也是较好利用分布式集群的模块，而在三角网的瓦片重建部分分布式集群和GPU计算则更为关键。纵观整个工程，从CPU角度，提升性能主要依靠增加CPU核心和CPU主频来实现。在测试中，利用Intel VTune Amplifier专用软件对Context Capture程序运行进行热点分析，通过分析得出如下结论：建议计算节点配置CPU的逻辑核心在20个左右较为合适，CPU主频基准不低于3.5Ghz为宜。

3 Vulkan与GPU

GPU为图形计算单元，作为CPU的辅助计算单元，GPU是一种大规模并行计算架构，能够将应用程序部分计算密集型工作负载转移到GPU，同时仍然由CPU运行其余程序代码。影像处理中的大量的矩阵运算正是GPU能发挥特长的时候。Context Captue的模型重建过程中，有大量的浮点运算利用要GPU，经过测试，Nvdia GTX1080及以上性能GPU能较好满足计算要求。

Vulkan是新一代的图形和计算应用程序接口（API），最核心的优势是高性能和跨平台。其优秀的跨平台能力得到众多图形程序开发者的青睐。Vulkan目前支持AMD、ARM、博通、英特尔、英伟达、Silicon等公司的图形显示设备，并提供了完善的驱动程序包供各类程序员使用。Context Capture实景建模支持多显卡并行使用，为保持对各类显卡的兼容性，最大化减少图形计算硬件的厂商依赖性，采用了Vulkan多显卡技术。经过实践得出，双显卡的使用，使得实景三维建模的性能整体提升15%～20%。以下是GPU的使用和双显卡的利用率截图。

4 内存技术

在实景建模中，需要处理海量图片，磁盘的IO响应时间与CPU处理速度有着不可逾越的横沟，内存作为中间层，充当着数据计算的存储中转站。在Context Capture后期的三维格网生成及纹理贴图中，依据区域大小划分瓦片，瓦片块数目越少，单个瓦片的范围越大，需要处理的数据越多，对内存的需求越大。内存组建多通道有助于提升整个内存的数据读取带宽；采用高频的内存也可一定范围内提升数据处理速度。

5 磁盘性能、网络、分布式集群的分析

硬盘性能主要有连续读写速度、随机读写速度、输入输出次数（IO），均以单位时间来衡量。硬盘主要分为机械硬盘（HDD）和固态电路硬盘（SSD），前者主要依靠磁盘转速提升性能，高速HDD散热量大，单盘容量小，后者主要由闪存类型和接口（协议）种类决定硬盘性能且整体性能大幅高于前者，但单位容量成本高，仅在数据中心等少数关键业务领域使用。网络主要依据数据吞吐量和包转发率及各种网络协议的支持程度来衡量网络设备的好坏。分布式集群突出的特点是将地理位置散落各地、计算能力各不相同的终端组合利用，如何合理调度资源并行计算最为关键。对城市级的实景三维建模，高达上百T的海量原始数据，只有采用分布式集群建设模式，充分利用计算资源才可按时完成任务。合理的分布式架构的设计则成为了关键。Context Capture分布式计算涉及到海量影像图片的读取，连接点文件，金字塔文件的生成，海量的纹理切片，该类文件特点数量多，单个数据量小，整个过程较为依赖网络，且数据读取频繁。为简化分布式体系搭建，Context Capture采用了文件级网络传输，网络协议基于CIFS，同时采用UNC或者网络映射磁盘位置进行存储定位，配置较为简单。没有特殊的协议优化，文件传输的效率有一定的影响，尤其是并行写入方向。以30台规模的分布式集群来考虑，建议计算节点为千兆传输接入，存储节点万兆传输介入，计算节点和存储节点硬盘采用SSD。如预算有限，建议将5～6台计算节点独立为一组，每组设置独立的大容量HDD存储节点。

6 结语

综上所述，实景三维建模项目的生产效率受多方面因素制约，是各类硬件资源综合利用的过程。在合理的预算基础上，选择适合的硬件解决方案尤为重要。此外，本文讨论内容较多，篇幅有限，未能对所有的实验过程进行完全展示。但就硬件重要性而言，高主频多核心的CPU应着重考虑。如需进一步分析Context Capture运行过程中内部执行效率，可利用英特尔专用工具VTune Amplifier来量化分析。