Ürüne Genel Bakış

ℹ️

Veri Gizliliği Beyanı

Lixel CyberColor Studio (Linux Server), veri gizliliği temel ilkesiyle tasarlanmıştır ve hassas bilgilerin müşterinin özel ortamında güvende kalmasını sağlar. Yazılım yalnızca müşterinin denetimindeki bir Docker ortamında çalışır. İş sistemiyle tüm etkileşimler müşteri tarafından yetkilendirilen salt okunur işlemlerle sınırlıdır; yazma erişimi veya veri değişikliği olmaz. Başlıca veri gizliliği önlemleri şunlardır:

1. Yalıtılmış İşleme: LCC yazılımı verileri tamamen müşterinin özel altyapısında işler. Harici sunuculara veya üçüncü taraf hizmetlere veri iletilmez.
2. Yetkilendirmeye Dayalı Erişim: Tüm API çağrıları, müşteri tarafından sağlanan bir erişim anahtarıyla kimlik doğrulaması gerektirir. Böylece yalnızca yetkili etkileşimlere izin verilir.
3. Harici Veri Okuma Yok: Yazılım yalnızca belirtilen çalışma dizininde sağlanan veriler üzerinde çalışır. Özel sunucudaki veya harici sistemlerdeki verilere erişmez, bunları okumaz ve iletmez.
4. Müşteri Denetimi: Tüm giriş ve çıkış dizinlerini müşteri belirler. Bu sayede veri akışı üzerinde tam denetim sağlanır ve kurum içi veri yönetişimi politikalarına uyum desteklenir.

Giriş

LCC Studio (Linux Server), verimli 3B yeniden oluşturma için tasarlanmış, yüksek performanslı ve ölçeklenebilir konteyner tabanlı bir çözümdür. Tekil harita yeniden oluşturma, harita birleştirme ve hava-yer harita birleştirme dahil birden fazla yeniden oluşturma modunu destekler; büyük ölçekli yeniden oluşturma görevlerini işlemek için küme hesaplamadan yararlanır. Docker üzerine kurulu olan LCC, müşterinin kurumsal sistemiyle sorunsuz biçimde entegre olur ve esnek dağıtım seçenekleri sunar. Çoklu GPU paralel hesaplama kullanarak yeniden oluşturma performansını önemli ölçüde artırır. Yazılım ayrıca ikincil geliştirme ve ekosistem genişletme için veri dışa aktarımına olanak tanır.

Genel Bakış

Not: Tekil harita yeniden oluşturma, harita birleştirme, hava-yer harita birleştirme, geliştirici verisi dışa aktarımı ve küme modu gelişmiş özelliklerdir (Ücretli Eklentiler). Özelliklerin kullanılabilirliği özel gereksinimlerinize bağlıdır. Ayrıntılar için XGRIDS satış ekibiyle iletişime geçin.

• Çoklu Mod Yeniden Oluşturma: Tekil harita yeniden oluşturma, harita birleştirme ve hava-yer harita birleştirmeyi destekler. Standart prosedürler izlendiğinde bu sürüm, 3DGS yeniden oluşturma için en iyi sonucu 300 dakikaya kadar yer taramasında ve 15.000 drone görüntüsüne kadar verir.
• Yüksek Performanslı Hesaplama: Çoklu GPU paralel hızlandırma yalnızca harita birleştirme ve hava-yer harita birleştirme için desteklenir ve büyük ölçekli veri kümelerinin verimli işlenmesini sağlar.
• Veri Erişilebilirliği: Geliştirici verisi dışa aktarımını destekler; ikincil geliştirme ve ekosistem genişletmeye olanak tanır.
• Sistem Uyumluluğu: Diğer iş sistemleriyle sorunsuz entegrasyon için bir HTTP API sunar; otomatik işlemeyi ve uygulama uzantılarını kolaylaştırır.
• Algoritma Yükseltmesi: Bu sürümde bellek kullanımını ve ayrıntı görüntülemeyi iyileştiren algoritma optimizasyonları bulunur.
• Yetkilendirme Yöntemleri: Bu sürüm çevrimiçi yetkilendirmeyi, çevrimdışı donanım yetkilendirmesini ve çevrimdışı yazılım yetkilendirmesini destekler.

İş Akışı

Not: Başlatma sırasında LCC yalnızca XGRIDS sunucusundan kimlik doğrulama bilgilerini alır. Bu yetkilendirme doğrulaması güvenli sistem erişimini sağlar. Bu adım sunucu etkileşimi gerektirse de hiçbir çalışma verisi söz konusu değildir; özel verilerinize bu adımda erişilmez, bunlar iletilmez veya işlenmez.

Özel DağıtımMüşteri Linux Sunucusu (Nvidia Docker Runtime + Nvidia Driver)LCC DockerKonteyner 0(Ana Düğüm)GPU 0LCC DockerKonteyner 1(Alt Düğüm 1)GPU 1LCC DockerKonteyner 2(Alt Düğüm 2)GPU 2Hizmet Kayıt DefteriDockerKonteynerVeri DepolamaBağlamaMüşteriİş SistemiAPIMüşteri KullanıcısıArayüzUSB DonanımAnahtarıveyaÇevrimiçiYetkilendirmeYetkilendirme AlmaNotlar: LCC yetkilendirme bilgisini başlangıçta alır; hiçbir çalışma verisi iletilmez.

Mimari

İş
Katmanı

Sektörel Uygulamalar

İzin Denetimi

API Hizmet Veriyolu

Yazılım

Hizmet

Yetenek
Katmanı

Mekansal Yeniden Oluşturma

Çoklu SLAM

Hava Üçgenlemesi

Panoramik Yeniden Oluşturma

Çoklu Sensör Birleştirme

Mekansal Anlama

Heterojen Hesaplama

Gaussian Splatting

Nöral Görüntüleme

Çok Kaynaklı Veri Birleştirme

Çoklu Harita Birleştirme

Hava-Yer Birleştirme

Yüksek Performanslı Dağıtık Hesaplama

Büyük Sahne Optimizasyonu

Veri Sıkıştırma

LOD Seviye Yönetimi

Akış Tabanlı Yükleme

Çoklu Platform Gezinme

XGRIDS
Dağıtık
Hesaplama
Çerçevesi

Dağıtık Görev Zamanlama

Veri Doğrulama ve Paketleme

Görev Oluşturma ve Parçalama

Görev Durumu Yönetimi

Görev Verisi Yönetimi

Dağıtık Kaynak Yönetimi

Kaynak Tahsisi

Kaynak Durumu Yönetimi

Kaynak Kayıt Defteri

Sanallaştırılmış
Kaynak Katmanı

Dağıtık Hesaplama Gücü Sanallaştırma

Ağ Arayüzü Katmanı

Taşıma Katmanı

Hesaplama Kaynağı Kapsülleme

Depolama Katmanı

Dağıtık Depolama Sanallaştırma

Yerel Depolama Yönetimi

Ağ Depolama Yönetimi

Konteynerleştirme Yönetimi

Alt-
yapı

Ekran kartı

İşlemci

FGPA

ASIC'ler

Depolama

Ağ

Konteyner

Entegrasyon

Verileri Hazırlama

• Girdi verilerini, belgelerdeki gereksinimlere uygun olarak belirlenen çalışma dizininde düzenleyin.

Çoklu Harita Birleştirme Rekonstrüksiyonunu Başlatma

• Sağlanan HTTP API ile rekonstrüksiyon görevini başlatın.

İlerlemeyi İzleme

• Görev tamamlanana kadar gerçek zamanlı durum güncellemeleri için API'yi sorgulayın.

Sistem Gereksinimleri

Donanım Özellikleri

LCC rekonstrüksiyon performansı esas olarak CUDA Cores ve FP32 TFLOPS (saniyedeki kayan nokta işlemi) değerlerine bağlıdır. NVLink, Tensor Cores (yapay zeka hesaplama), FP64 ve bellek boyutu (≥32GB) gibi etkenlerin etkisi görece düşüktür. Bu nedenle bazı üst düzey yapay zeka GPU'ları (ör. A100, H100), daha yüksek CUDA Core sayısına ve FP32 hesaplama gücüne sahip alt seviye modellere (ör. A10, L40) kıyasla daha düşük performans gösterebilir.

• LCC Rekonstrüksiyonu İş Yükü Dağılımı:

  • GPU yoğun algoritmalar: iş yükünün yaklaşık %50 kadarı; özellikle CUDA Core sayısı ve FP32 hesaplama gücü olmak üzere GPU performansından önemli ölçüde etkilenir.
  • CPU yoğun algoritmalar: iş yükünün yaklaşık %50 kadarı; CPU frekansından ve fiziksel çekirdek sayısından önemli ölçüde etkilenir.

Önerilen GPU'lar

• GPU seçerken modelin görev gereksinimlerine ve bütçeye göre belirlenmesi önerilir. Aşağıda performansa göre sıralanmış önerilen GPU'ların listesi yer almaktadır:

  GPU Modeli	Performans Sıralaması	Temel Avantajlar	En Uygun Kullanım
  L40	1 (En İyi)	Üstün CUDA Core sayısı ve FP32 hesaplama gücü	Yüksek hacimli profesyonel işler
  RTX 4090	2	Verimli FP32 hesaplama ile mükemmel CUDA Core performansı	Çoğu profesyonel rekonstrüksiyon görevi
  RTX 4090 D	3	RTX 4090'ın yerel pazar sürümü; güçlü CUDA Core performansı ve verimli FP32 hesaplama sunar	Maliyet gözeten yüksek performanslı rekonstrüksiyon
  L20	4	Güçlü CUDA Core ve FP32 performansı	Bütçeye duyarlı profesyonel kullanım
  RTX 3090	5	Çok iyi fiyat/performans değeri	Uygun maliyetli profesyonel işler
  A10	6	Bütçe dostu seçenek	Temel rekonstrüksiyon görevleri

• Notlar:

  • Bellek Gereksinimleri: 24GB VRAM çoğu görev için yeterlidir. 32GB üzerine çıkmak, son derece büyük sahneler işlenmedikçe çok az performans avantajı sağlar.
• Aşağıda bir GPU performans referans tablosu verilmiştir. Kırmızı renkte ve yıldız (*) ile işaretli modeller test edilmiştir; diğer modeller benzer mimarilere göre tahmin edilmiştir.

Çoklu GPU Yapılandırması

• Büyük ölçekli sahneleri yeniden oluştururken çoklu GPU kurulumu önemli ölçüde hızlanma sağlayabilir. Sahne boyutu (yer tarama süresi + drone görüntü sayısı) ile kullanılabilir azami GPU sayısı arasındaki ilişki aşağıdaki grafikte gösterilmiştir.