以下は、ハードウェアおよびソフトウェアの最小限および推奨要件を示しています。
最小限
- Windows 7、8、10、Server 2008、Server 2012、 64ビット （PCまたはBoot Campを使用するMac コンピュータ）。
- あらゆるCPU（Intel i5/i7/Xeonを推奨）。
- OpenGL 3.2（ Intel HD 4000以上の統合グラフィックカード）と互換性のあるすべてのGPU。
- 小規模プロジェクト（14Mピクセルで100枚未満の画像）：4GBのRAM、10GBのHDD空き容量。
- 中規模プロジェクト（14Mピクセルで100枚～500枚の画像）：8GBのRAM、20GBのHDD 空き容量。
- 大規模プロジェクト（14Mピクセルで500～2000枚の画像）：16GBのRAM、40GBのHDD 空き容量。
- 非常に大規模なプロジェクト（14Mピクセルで2000枚超の画像）：16GBのRAM、80GBのHDD 空き容量。
重要事項： Quadro GPUでの処理には、非常に長い時間がかかるケースがあります。これは、 NVIDIAのコントロールパネルの設定いくつかに関連します。 詳しくはこちらをご覧ください：Quadro GPUでのステップ3の処理時間が長い。
推奨
- Windows 8または10（64ビット）。
- CPU 4コアまたは6コアのIntel i7/Intel i9/Threadripper/Xeon/。
- GeForce GTX GPU （OpenGL 3.2および2GBのRAMと互換性のあるもの）。
- ハードディスク：SSD。
- 小規模プロジェクト（14Mピクセルで100枚未満の画像）：8GBのRAM、15GBのSSD 空き容量。
- 中規模プロジェクト（14Mピクセルで100枚～500枚の画像）：16GBのRAM、30GBのSSD 空き容量。
- 大規模プロジェクト（14Mピクセルで500枚超の画像） ：32GBのRAM、60GBのSSD 空き容量。
- 非常に大規模なプロジェクト（14Mピクセルで2000枚超の画像）：64 GBのRAM、120GBのSSD 空き容量。
ハイエンドなビルドコンポーネント
情報：
短い処理時間と大きなデータセットにハイエンドなワークステーションの使用が要求されるアプリケーションのために、大半のケースでより優れた動作を発揮することが実証されているハイエンドなコンポーネントがあります。理想的なハイエンドワークステーションは、システムを全体的に減速させるボトルネックを回避するためのバランスの取れたリソースを提供します。以下は、Pix4Dとの使用で良好に動作したコンポーネントの数例です。
CPU
- Core i7 8700K（良い）
- Threadripper 1950x - Core i9 9900K （より良い）
- Core i9 7980XE（最適）
GPU
- GeForce GTX 1060 6GB（良い）
- GeForce GTX 1070 8GB（より良い）
- GeForce GTX 1080 Ti 11GB（最適）
情報：
- SSDハードドライブで処理をスピードアップできます。
- ステップ1でのグラフィックカードの処理速度が 向上する 可能性があります（グラフィックカードがCUDA（NVDIA グラフィックカード）と互換性のある場合）。ステップ2およびステップ3の処理時間は、GPUによって影響を受けることはありません。GPUはまた、rayCloudの視覚化を大きく補助します。GPUの使用に関する詳しい情報はこちらをご覧ください： Pix4DmapperにおけるGPUの使用。
- Pix4Dmapperで処理する際のハードウェアコンポーネントの使用に関する詳しい情報はこちらをご覧ください：Pix4Dで処理する際のハードウェアコンポーネントの使用。
- 以下についての詳細はこちらをご覧ください：Mac / Windows XP / Linux / 遠隔アクセス - バーチャルマシーン /分散 - 並列処理： macOS / Windows XP / Linux / リモートアクセス / 並列処理。
- 処理速度に関する詳しい情報はこちらをご覧ください：処理速度。
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