PIX4Dmatic 멀티코어 CPU, MMX/SIMD 명령어, NVIDIA GPU CUDA 프로세싱을 활용하여 고도로 병렬화되어 있습니다. 그러나 리소스 활용률은 처리 단계별로 다르며, 모든 작업이 멀티코어 또는 CUDA 가속의 이점을 동일하게 누리는 것은 아닙니다.
아래 표는 처리 단계 동안 각 하드웨어 구성 요소의 사용 빈도를 높음, 중간또는 낮음으로 분류합니다.
| 처리 단계 | CPU | 숫양 | GPU | 저장 드라이브 |
| 구경 측정 | 높은 | 중간 | 중간 | 중간 |
| 재최적화 | 높은 | 중간 | 낮은 |
중간 |
| 가우스 스플래팅 | 낮은 | 낮은 | 높은 | 중간 |
| 고밀도 포인트 클라우드 | 높은 | 중간 | 높은 | 높은 |
| 깊이 및 퓨즈 | 높은 | 중간 | 낮은 | 높은 |
| 이미지 전처리 | 높은 | 중간 | 높은 | 중간 |
| 망사 | 높은 | 중간 | 낮은 | 중간 |
| 디스엠 | 높은 | 중간 | 낮은 | 높은 |
| 정사영상 | 높은 | 중간 | 높은 | 높은 |
면책 조항: 처리 중 하드웨어 사용량은 프로젝트 크기, 이미지 해상도, 시스템 사양 등의 요소에 따라 달라집니다. 예를 들어, NVIDIA RTX 3050 Ti GPU와 32GB RAM이 장착된 노트북에서 2,000개의 고해상도 이미지가 포함된 대규모 프로젝트를 처리하는 경우, 특히 GPU와 RAM 사용량이 최대치에 달할 수 있습니다. 프로젝트 규모가 작거나 이미지 해상도가 낮을수록 필요한 리소스는 줄어들며, 고성능 시스템은 대규모 작업 부하를 더욱 효율적으로 처리할 수 있습니다. 읽기/쓰기 속도 향상 및 처리 성능 개선을 위해 솔리드 스테이트 드라이브(SSD) 사용을 적극 권장합니다.
팁: Windows에서 CPU 사용률을 최대로 높이려면 시스템 > 전원 및 배터리로 이동하여 전원 모드를 '최고 성능'으로 설정하세요. 이 전원 모드는 전원에 연결되어 있을 때와 배터리를 사용할 때 모두 적용할 수 있습니다.
