TEGAKARI
  • ホーム
  • 海外製品 新着情報 (ユニポス)
  • 研究開発用PC 構成事例 (テグシス)
  • 研究開発者向けサービス情報
    • レンタルサービス tegakari
  • 技術情報記事
  • バージョンアップ情報
  • テガラからのお知らせ
  • お問い合わせ
ピックアップ新着記事
  • [ 2025年7月8日 ] 保護中: 大規模言語モデル計算処理向けマシン 研究用ワークステーション
  • [ 2025年7月8日 ] 大規模数値計算向けMAGMA専用マシン 研究用ワークステーション
  • [ 2025年7月7日 ] 第3回:若手研究×製品導入 導入実例で見る“研究の前進” 海外製品 新着情報 (ユニポス)
  • [ 2025年7月4日 ] 第2回:親切な個別対応で、研究費をムダなく活用! 海外製品も国内機器も安心導入ガイド 海外製品 新着情報 (ユニポス)
  • [ 2025年7月2日 ] 第1回:若手研究費、どう使う? 研究の武器になる“ツール選び”の第一歩 海外製品 新着情報 (ユニポス)

ホーム > 技術情報記事 > 【記事】Intel、AMD 各CPUでの「Metashape」処理の簡易比較検証 (後編)

【記事】Intel、AMD 各CPUでの「Metashape」処理の簡易比較検証 (後編)

2019年8月28日 テガラ株式会社 マルチメディア(映像・画像・音声)処理, 海外製品 新着情報 (ユニポス), 技術情報記事
■こちらは、2019年8月28日に投稿された記事のため、情報の内容が古い可能性があります。

先日公開した前編記事に続き、第三世代のRyzen (Ryzen 3000シリーズ)でも前編と同じ処理をした際の挙動を確認いたしました。

今回は追加検証として、

・Ryzen CPUはメモリ周波数が総合処理能力に影響する
・Windows 10のアップデートバージョン1903にてRyzen CPUに最適化される

という情報のもと、Metashapeの利用においてどの程度影響があるのか、という点につきましても、併せて確認を行いました。前回結果との比較参考になれば幸いです。

測定方法・ツールなど

・Agisoft Metashape バージョン:Ver1.5.3
・CUDA有効、CPUアクセラレータ機能は使用しない、デフォルト状態
・サンプルプロジェクト:Doll (Agisoft サンプルデータダウンロードページ)

photoscan_doll.jpg

上記環境にて前回同様、Metashape起動後、
Align Photos (High) →Build Dense Cloud (Midium) →Build Mesh (Midium)
の順で実行し、出力ログにて、実行時間を確認、比較します。

■ Ryzen 第三世代の測定

今回の検証環境:AMD Ryzen 7 3700X (第三世代)

CPU AMD Ryzen 7 3700X 3.6GHz 8C/16T
メモリ DDR4-2666 / DDR4-3200
GPU Geforce RTX 2080 Ti
OS Microsoft Windows 10 Professional 64bit(バージョン1809 / 1903)
①② Windows 10 (1809)

バージョン メモリ Align Photos (High) Build Dense Cloud (Midium) Build Mesh (Midium)
1.5.3 DDR4-2666 28秒 1分8秒 43秒
DDR4-3200 28秒 1分7秒 40秒

③④ Windows 10 (1903)

バージョン メモリ Align Photos (High) Build Dense Cloud (Midium) Build Mesh (Midium)
1.5.3 DDR4-2666 28秒 1分10秒 44秒
DDR4-3200 29秒 1分9秒 41秒

■ 測定結果について

【メモリ周波数によるMetashape測定結果への影響について】

Build Dense Cloud及びbuild Mesh処理において、DDR4-2666構成よりも DDR4-3200構成のほうが、若干の時間短縮が見られました。
ただし、Ryzenの場合は前提として、メモリ4枚構成よるメモリの動作周波数は2667MHzとなり、搭載するメモリモジュールの周波数にかかわらず、4枚構成の場合は実質2666MHz相当の動作となります。この点を考えますと、時間短縮を突き詰めるかメモリの搭載容量を増やすかを天秤にかけ、どちらのほうがメリットがあるかどうかが選定の判断基準になるといえます。

【WindowsバージョンによるMetashape測定結果への影響について】

Windowsバージョンを1903にアップデートしての測定結果は、1809と比較すると若干の速度低下が見られました。なお、今回の検証ではRyzen用の電源プラン「AMD Ryzen Balanced Power Plan」を有効にし、電源管理を実施して測定していますが、Metashapeではこのあたりの修正による効果はあまり期待できないといえます。

■ 前回までの結果との比較

改めて、これまで実施した各条件下でのMetashapeの処理時間測定結果について比較してみます。

前回の検証環境 : AMD Ryzen Threadripper2 (第二世代)

CPU AMD Ryzen Threadripper 2990WX 3.00GHz /80MB 32C/64T
OS Microsoft Windows 10 Professional 64bit (バージョン 1803)

⑤ 検証結果

バージョン GPU Align Photos (High) Build Dense Cloud (Midium) Build Mesh (Midium)
1.5.3 RTX 2080 Ti 40秒 1分15秒 1分11秒

 

前々回の検証環境 : AMD Ryzen Threadripper (第一世代)

CPU AMD Ryzen Threadripper 1950X 3.40GHz /40MB 16C/32T
OS Microsoft Windows 10 Professional 64bit

⑥⑦ 検証結果

バージョン GPU Align Photos (High) Build Dense Cloud (Midium) Build Mesh (Midium)
1.3.2 GTX 1080 52秒 1分23秒 53秒
GTX 1080 (SMT 無効) 37秒 1分20秒 45秒

 

参考比較1:Intel Core i9 (2種類)

CPU Intel Core i9-7900X (3.30GHz 10C/20T)
OS Microsoft Windows 10 Professional 64bit (バージョン 1803)

⑧ 検証結果

バージョン GPU Align Photos (High) Build Dense Cloud (Midium) Build Mesh (Midium)
1.5.3 RTX 2080 Ti 40秒 1分6秒 38秒
CPU Intel Core i9-9900K (3.60GHz 8C/16T)
OS Microsoft Windows 10 Professional 64bit (バージョン 1803)

⑨ 検証結果

バージョン GPU Align Photos (High) Build Dense Cloud (Midium) Build Mesh (Midium)
1.5.3 RTX 2080 Ti 26秒 1分4秒 34秒

 

参考比較2:Intel Xeon

CPU Intel Xeon W-2155 (3.30GHz 10C/20T)
OS Microsoft Windows 10 Professional 64bit (バージョン 1803)

⑩ 検証結果

バージョン GPU Align Photos (High) Build Dense Cloud (Midium) Build Mesh (Midium)
1.5.3 RTX 2080 Ti 39秒 1分9秒 1分12秒

以上を取りまとめると、処理全体の合計時間は以下のような結果となります。
今回検証した第三世代のRyzenは、参考比較として検証した Intel Core i9 (9900K) にも迫る改善が見られました。

CPU Align Photos Build Dense Cloud Build Mesh 合計時間 ※参考
① AMD Ryzen 7 3700X
/ Win10(1809) 2666
28秒 1分8秒 43秒 139秒
(2分19秒)
② AMD Ryzen 7 3700X
/ Win10(1809) 3200
28秒 1分7秒 40秒 135秒
(2分15秒)
③ AMD Ryzen 7 3700X
/ Win10(1903) 2666
28秒 1分10秒 44秒 142秒
(2分22秒)
④ AMD Ryzen 7 3700X
/ Win10(1903) 3200
29秒 1分9秒 41秒 139秒
(2分19秒)
⑤ AMD Ryzen Threadripper 2990WX 40秒 1分15秒 1分11秒 186秒
(3分6秒)
⑥ AMD Ryzen Threadripper 1950X 52秒 1分23秒 53秒 188秒
(3分8秒)
⑦ AMD Ryzen Threadripper 1950X SMT無効 37秒 1分20秒 45秒 162秒
(2分42秒)
⑧ Intel Core i9-7900X 40秒 1分6秒 38秒 144秒
(2分24秒)
⑨ Intel Core i9-9900K 26秒 1分4秒 34秒 124秒
(2分4秒)
⑩ Intel Xeon W-2155 39秒 1分9秒 1分12秒 180秒
(3分0秒)

まとめ

AMD Ryzenシリーズのメリットとしては、Intel製に比べ、価格帯が格段に安いことが挙げられます。現在、32GBメモリモジュールへの対応により、128GB構成も検討できるようになりましたので、GPU 1枚構成(後からGPUを追加しない)の場合は、Metashapeに対し第三世代Ryzenは有力な選択肢になると考えられます。

またここまでの測定結果から、XeonやRyzen Threadripperのような「多コア」を売りにしたCPUよりもAMDの7、9シリーズやIntel Core i9シリーズのような「単独高クロック」のCPUのほうが、Build Dense CloudやBuild Meshの処理に対し有効な場合が多いと言えそうです。

 

  • GIS
  • AMD Ryzen
  • 測量
  • フォトグラメトリー
  • Metashape検証

この記事を読んだ方はこんな記事も読んでいます

化学

2D/3Dデータ可視化ソフトウェア「LightningChart」の最新版 v8がリリース

2017年3月13日 テガラ株式会社 化学, 工学, 医学・看護学・薬学, 海外製品 新着情報 (ユニポス), バージョンアップ情報

■こちらは、2017年3月13日に投稿された記事のため、情報の内容が古い可能性があります。2D/3Dでのデータ可視化のための Windows Forms および […続きを見る]

研究開発用PC 構成事例 (テグシス)

干渉SAR解析用マシン

2022年12月22日 テガラ株式会社 研究用ワークステーション, 研究開発用PC 構成事例 (テグシス)

地震研究に携わるお客様より、解析用マシンをご相談いただきました。 現時点では下記の解析を予定されていますが、将来的には地熱系のシミュレーションを行う可能性がある […続きを見る]

特集

【特集記事】科学技術力を支える研究開発用「コンピュータ」の選び方のハウツー

2021年9月16日 テガラ株式会社 研究用ワークステーション, 研究開発用PC 構成事例 (テグシス), 特集, 技術情報記事

■こちらは、2021年9月16日に投稿された記事のため、情報の内容が古い可能性があります。日本が今後も世界の中で生き残るうえで科学技術力の強化は最も重要な課題と […続きを見る]

サイト内検索:

テガラ株式会社 YouTube動画

【IR Pass Filter の効果】RealSense D435 と D435f でホワイトボードを撮影

最新の投稿動画を表示しています。
この他の動画はテガラ株式会社 Youtubeチャンネルをご覧ください

人気の記事 (過去7日間のアクセスランキング)

  • 【製品紹介】Leap Motion Controller 2 – 手や指の動きを認識するハンドトラッキングカメラ 2023年6月9日
  • プロジェクションマッピングソフトウェア「MadMapper」の 最新バージョン 5 が正式リリースされました 2021年12月23日
  • furix BetterWMF and CompareDWG tools for AutoCAD 【製品紹介】Beyond Compare:ファイル、フォルダの比較・統合・同期ユーティリティ 2022年11月18日
  • 【機能比較】Azure Kinect DK と Orbbec Femto Bolt の違いは? 2023年9月26日
  • 【製品紹介】MarineTraffic : 船舶に関するリアルタイム情報提供サービス(サブスクリプションプラン) 2023年4月6日

最新投稿記事

  • 保護中: 大規模言語モデル計算処理向けマシン
    2025年7月8日
  • 大規模数値計算向けMAGMA専用マシン
    2025年7月8日
  • テグシスxユニポスxTKS 若手研究者応援キャペーン
    第3回:若手研究×製品導入 導入実例で見る“研究の前進”
    2025年7月7日
  • 若手研究者応援キャンペーン × ユニポス.net
    第2回:親切な個別対応で、研究費をムダなく活用! 海外製品も国内機器も安心導入ガイド
    2025年7月4日
  • 若手研究者応援キャンペーン × テグシス
    第1回:若手研究費、どう使う? 研究の武器になる“ツール選び”の第一歩
    2025年7月2日

注目のタグ

解析ツール (56) 3Dカメラ (55) 機械学習(マシンラーニング) (53) AI (47) ロボティクス (45) VR (44) バイオインフォマティクス (42) ロボットアーム (42) RealSense (41) 統計解析 (39) DeepLearning (37) 動画・映像 (37) デプスカメラ (36) SBC (36) 計装 (35) IoT (35) 小型SBC (35) シミュレーション (33) スペクトル (33) データ解析 (31) 第一原理 (29) Python (29) サイバーセキュリティ (28) AR (27) 次世代シーケンサー (27) 化学 (27) JavaScript (27) .NET (26) LIDAR (25) 画像処理 (25) 車載 (25) Metashape (25) 画像解析・画像検査 (25) MATLAB (24) UI (24) フォトグラメトリー (23) 3Dモデル (22) 教育ロボット (22) 分子生物学 (22) サポート (22) プロトタイプ (22) 計測器 (21) Web開発・制作 (21) マテリアル (20) GIS (20) テストツール (20) 心理学 (19) セキュリティー (19) ロボットハンド (19) アニメーション (19) ROS (19) モバイルロボット (19) ロボット (19) 可視化 (19) ドローン (19) ToF (18) 遺伝子 (18) プロトコル (18) 脳波 (18) プログラミング (18) 電磁界解析 (18) 自律走行車 (18) トラッキング (17) DNA (17) 臨床 (17) モーションキャプチャ (17) ディープラーニング (17) Raspberry Pi (17) CAE (17) 3Dプリンタ (17) バイオアッセイ (16) チャート (16) 産業用 (16) 教育 (16) 構造解析 (16) 3Dモデリング (16) モデリング (16) 3Dスキャン (15) 生物統計学 (15) 流体解析 (15) ライブラリ (15) 医薬品開発 (15) 動画編集 (15) Arduino (15) RNA (15) 分子動力学 (15) AR/VR (15) 写真 (14) 周辺機器 (14) マルウェア (14) 2022年8月 配信記事 (14) 装置制御 (14) 農業・農学 (14) 刺激呈示 (14) 情報発信12月号 (14) CUDA (14) 2022年7月 配信記事 (14) CFD (14) SLAM (14) 監視 (13) IDE(統合開発環境) (13) デプスセンサ (13) ゲノム解析 (13) 音声処理 (13) ナノ構造材料 (13) 24時間稼働 (13) 熱流体解析 (13) 3DCAD (13) 測量 (13) 数値解析 (13) 制御 (13) 無線 (13) 開発・評価キット (13) STEM/STEAM教育 (13) キャプチャグローブ (12) 自然科学 (12) CAD (12) Looking Glass (12) GPGPU (12) FDTD法 (12) 情報発信22年3月号 (12) 情報発信22年4月号 (12) DeepLabCut (12) 遠隔操作(リモートコントロール) (12)
分野別に情報を探す – Category
  •  人文学・社会科学
  •  数物系科学
  •  化学
  •  工学
  •  医学・看護学・薬学
  •  生物学・農学
  •  情報学
 
  •  人工知能
  •  ロボティクス
  •  センサー技術
  •  開発キット・電子工作
  •  デジタルガジェット
  •  自動車・車両(vehicle)関連
  •  産業用通信技術
  •  アプリケーション開発・プログラミング
  •  ネットワーク・セキュリティ
  •  マルチメディア(映像・画像・音声)処理
  •  業務支援・効率化ツール
Translate
お問い合わせフォーム – Contact
TEGAKARI へのお問い合わせはこちら
サイト内リンク
プライバシーポリシー
運営WEBサイト (サービス)
テガラ株式会社
テガラ株式会社コーポレートサイト

UNIPOS
研究開発者向け海外製品調達・コンサルテーションサービス

テグシス
研究用・産業用PCの製作・販売サービス
SNSアカウント
  • Twitter
  • YouTube
  • Facebook

テガラ株式会社

テガラは、研究開発者さまに有用な製品・サービス・情報を統合的 (integrated) に提供するプラットフォームです。「研究開発を加速するお手伝い」

Copyright © 2020 | テガラ株式会社