生命科学与生物医学-3D可视化和分析Amira 软件硬件配置要求

时间:2022-06-06   来源:   网友评论:0   人气: 209 作者:

Amira 软件系统要求

Amira Software 运行于:

  • Microsoft Windows® 10(64 位)。对早于 Windows® 10 的 Windows® 版本的测试已停止。
  • Linux® x86_64(64 位)。支持的 64 位架构是 Intel64/AMD64 架构。支持的 Linux 发行版是 CentOS 7。

注意: 对于下一个版本 2022.2,CentOS7 将停产并由 Ubuntu 20.04 取代,作为官方支持的 linux 平台。在此版本之后,CentOS7 将不再有新产品开发或更新。您仍然可以使用我们软件产品的 CentOS7 版本,我们将在 12 个月内继续提供错​​误修复。

某些版本和扩展或功能仅限于某些平台:

  • Amira Software XWind Extension:Meshing Workroom 和 Generate Tetra Mesh 模块仅在 Microsoft Windows 上受支持,Linux 上不支持。
  • Amira Software XObjectTracking Extension 仅在 Microsoft Windows 上受支持,Linux 上不支持。
  • Olympus 和 TXM 文件格式仅在 Microsoft Windows 上受支持,在 Linux 上不支持。
  • 深度学习预测、  DL Training - Segmentation 2D 和 DL Training - Segmentation 3D 模块仅在 Microsoft Windows 上受支持,Linux 上不支持。2D 还需要至少支持 CUDA Compute Capability 3.5 的 NVIDIA GPU,3D 需要 5.2。驱动程序应该是最新的。此处列出了兼容的 GPU   还需要支持 AVX2 扩展的 CPU。由于深度学习模块与 Calculus MATLAB 模块或 Generate Tracks 模块之间存在潜在的库冲突,因此无法同时实例化这些模块。

     

为 Amira Software 优先考虑硬件

介绍

本文档旨在提供有关选择合适的工作站来运行 Amira 的建议。

需要考虑的四个最重要的组件是显卡 (GPU)、CPU、RAM 和硬盘驱动器。

大体积数据的直接体渲染或从数据中提取的大三角表面可视化的性能在很大程度上取决于 GPU 的能力。图像处理算法的性能在很大程度上取决于 CPU 的性能。快速加载或保存大数据的能力在很大程度上取决于硬盘驱动器的性能。而且,当然,系统中的可用内存量将是对可以加载和处理的数据大小的主要限制。

由于硬件要求会根据您的数据大小和工作流程而有很大差异,因此我们强烈建议您利用我们支持的评估版本来尝试使用您的典型数据集之一。

在本文档中,术语 Amira 是指 Amira Software 和所有 Amira Software 扩展。

显卡

Amira 可视化性能的一个最重要的决定因素是显卡。

Amira 应该在提供 OpenGL 2.1 或更高版本的完整实现的任何图形系统(包括 GPU 及其驱动程序)上运行(某些功能可能不可用,具体取决于 OpenGL 版本和支持的扩展)。但是,显卡和驱动程序错误并不少见。

所需的 GPU 内存量取决于数据的大小。我们建议卡上至少有 1 GB。一些可视化模块可能需要足够大的图形内存来保存实际数据。

高端显卡具有 16 到 32 GB 的内存。全分辨率的最佳性能体积可视化要求数据适合图形内存(Amira 的一些体积渲染模块能够绕过这个限制)。

为了在单个显示器上进行可视化,Amira 不会受益于多个图形板。然而,一些图像处理算法依赖于 CUDA 进行计算,虽然计算可以在单个支持 CUDA 的显卡上运行,但该计算也可以在安装在系统上的第二个支持 CUDA 的显卡上运行。多显卡配置可用于驱动多个屏幕或沉浸式环境。

在比较显卡时,需要考虑许多不同的标准和性能数字。有些比其他更重要,有些对于某些类型的渲染更重要。因此,考虑您的特定可视化要求非常重要。除了基本的可视化外,不建议将集成显卡用于 Amira 等图形密集型应用程序。

有关 NVIDIA GeForce/Quadro 和 AMD Radeon/FirePro 卡的维基百科文章将详细介绍具体的性能指标:

  • 内存大小:这对于体可视化(体渲染和切片)以最大化图像质量和性能非常重要,因为体数据存储在 GPU 的纹理内存中进行渲染。


 

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