点群

3Dモデリングにおいて、点群とは3D座標系（一般にXYZ軸と呼ばれます）上に配置されたデータ点の集合です。各点は、オブジェクト表面上の1つの空間計測値を表します。これらを組み合わせることで、点群はオブジェクトの外表面全体を表現します。各点のRGB値を記録すれば、点群に色情報を付加することもできます。点群は、3Dスキャナー、LiDAR、またはフォトグラメトリソフトウェアを使用して作成します。点群は、サーフェス再構成と呼ばれる処理によって、一般的なメッシュモデル、CADモデル、またはNURBSサーフェスモデルの形式に変換できます。

日常生活に存在するさまざまなものがデジタル空間に取り込まれるようになる中、点群を利用すれば、実在する物体を正確に再現した仮想モデルをより迅速に生成できます。用途は無限に広がります。ここではいくつかの例を紹介します。

教育・エンターテインメント：バッキンガム宮殿や万里の長城など、実在する場所をスキャンして点群データとして記録できます。レンダーファームを使用して精密なデジタルモデルを作成すれば、長編映画の特殊効果に活用したり、オンライン訪問者向けのバーチャルツアーを実施したりできます。

保存・修復：歴史的建造物が時の流れとともに失われるのを防ぐことができます。点群を使って記録を残し、不慮の事故の後に復元することも可能です。2019年の火災で損傷したノートルダム大聖堂では、10億点のデータで構成された点群が修復作業に活用されました。

安全検査：建設プロジェクトの施工中に安全検査を行う用途でも、点群の活用が広がっています。プロジェクトの重要な節目ごとに点群を作成し、施工者が設計図どおりに正確に作業しているかを確認できます。将来、建物に問題が発生した場合には、これらの記録を参照できます。

自動運転車：将来の自動運転車は、センサーで点群情報を収集します。これにより、機械学習やディープラーニングのアルゴリズムの開発が進み、ADAS技術がさらに高度化され、完全自動運転の実現につながります。

点群は、数百万、場合によっては数十億ものデータ点で構成されることがあります。例えば、台湾・台南にある建立から約400年の歴史を持つ祀典武廟の点群は、10億点で構成されています。このような大規模な点群を継続的に扱うには、高性能なプロセッサーと最先端の並列処理能力が必要です。

そこで力を発揮するのがGIGABYTEです。GIGABYTEのGシリーズGPUサーバーは、市場でも特に高密度なGPUアクセラレーター構成を実現し、並列処理による複雑な計算や大量データの処理を容易にします。台湾の国家高速計算センター（NCHC）は、クラウドベースのレンダーファームを構築するため、1U 4ノードのG191-H44と4U 8ノードのG481-S80を採用しました。このレンダーファームは、点群の計算サービスも提供しています。G481-S80は高密度な並列処理能力を備える一方、G191-H44は低遅延、高いネットワーク接続性、5Gネットワークインフラストラクチャとの互換性を特長としています。両サーバーは、数十人のユーザーが同時にログインして4K高精細動画を処理する場合など、高負荷な環境における性能と安定性を確認するため、厳格なテストを実施しています。