Amazon AWS EC2サービスを使用してクラウド上で PIX4Dmapper を使用する方法

可能です PIX4Dmapper Amazon EC2サービス上で実行して画像処理を行うことができ、また rayCloud 結果を編集・改善することも

処理はどのタイプのEC2インスタンスでも実行できます。ただし、CUDA処理と rayCloudによる 可視化/編集はGPU EC2インスタンスでのみ実行可能です。GPUインスタンスは計算インスタンスの2倍の価格であるため、考えられる解決策としては、計算インスタンスで処理を実行し、結果をEBS/S3に保存してから、GPUインスタンスにプロジェクトをロードする方法があります。

https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/

PIX4Dmapper ほとんどのWindows EC2インスタンスで動作しますが、 十分なCPUとRAMを提供するc4.4xlargeやc4.8xlargeなどのコンピューティングに最適化されたインスタンスを使用することをお勧めします。rayCloud 3DインターフェースとCUDAコンピューティング（GPUインスタンスが必要）を除き、デスクトップコンピュータと同様にすべての機能（処理、 ビュー、 モザイクエディタ、 インデックス計算） マップ が利用可能です（下記参照）。

EC2上で PIX4Dmapper 実行するための手順：

1. チュートリアルに従って、デフォルトの Windows サーバー AMI を使用して EC2 インスタンスを作成します。 2. RDP 経由でインスタンスに接続します (これは上記の AMI チュートリアルで説明されています)。 3. ファイルのダウンロードとインストールを容易にするために、これらの手順に従って IE 拡張セキュリティを無効にすることをお勧めします。 4. PIX4Dmapper て処理を開始します。 をインストールし

5.モザイクエディターまたはインデックス計算ツールで結果を視覚化および編集します。 6. FTP、Dropbox、S3などのファイル共有サービスを使用して結果を共有します。

現在、GPUインスタンスはg2.2xlargeとg2.8xlargeの2種類があります 。前者はCPUパワーが限られているため、負荷の高い処理には推奨されず、可視化用途のみに適しています。後者は最速の計算インスタンスとほぼ同等の性能を持ちますが、価格は2倍です。ほとんどのプロジェクトにおいて、前者は後者よりも2～4倍遅くなる可能性があります。

実行手順：

1. 上記の手順と同様に、GPU EC2 インスタンスを作成します。インスタンスタイプには GPU が必要です。 2. リモート デスクトップ プロトコルを使用してこのインスタンスに接続します。 3. TeamViewer をインストールし、こちらの手順に従って無人アクセスを設定します。 4. GPU 用の NVIDIA ドライバーをインストールします。モデルは GRID K520 で、ドライバーはこちらから入手できます。 5. サーバーを再起動します。これで、RDP ではなく TeamViewer 経由でログインできます。 6. Windows デバイス マネージャーで、ディスプレイ アダプターの既定のエントリを無効にしてアンインストールします。関連ファイルは、Windows PowerShell で次のコマンドを実行して強制的に削除する必要があります。 takeown /f C:\Windows\System32\Drivers\BasicDisplay.sys
echo Y | cacls C:\Windows\System32\Drivers\BasicDisplay.sys /G Administrator:F
del C:\Windows\System32\Drivers\BasicDisplay.sys

それから：

1. サーバーを再起動します。
2. Teamviewer を使用してサーバーにログインします。
3. (オプション) PIX4Dmapper 、rayCloud を可視化します。