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여러 객체 각의 chamfer distance를 구하는 중이다. CPU로 구하는 방법도 있고, GPU로 구하는 방법도 있다.

적어도 내가 사용하는 범위 내에서는 CPU로 하는 것이 좋다.

• GPU로 할 경우 계산 속도가 일정하지 않다. 상당히 편차가 크다. 빠른 것은 CPU보다 훨씬 빠르고 느린 것은 훨씬 느리다. 5500을 사용하는 입장에서 6배 정도의 속도 향상을 기대해야 한다. 정말 이건 애매하다.
• GPU 여러 개를 가지고 있지 않은 이상 동시에 여러 계산을 진행할 수 없다. 속도 향상 여지가 적은 편이다.
• 3070으로는 간혹 메모리 부족 오류가 생겨 계산 자체가 진행이 안된다. 수 만 번 진행해야 하는데 프로그램이 종료되는 오류는 피해야 한다. 메모리가 큰 3090 같은 것을 이용한다면 큰 문제가 없을 것 같다.
• CPU를 사용해야 하는 작업을 동시에 진행하는 경우라면 GPU로 진행해도 괜찮다.

위에 내용은 지난 번에 남긴 것이다. 다시 시도해보니 GPU다 더 빨랐다. 그것도 충분히 말이다. 그래서 다시 정리했다.

• GPU로 계산할 때 계산 시간이 다르게 보였던 것은 GPU 계산 전에 있는 preprocessing 과정에 걸리는 시간이 모두 달랐기 때문이다. 사전에 preprocessing을 한 파일을 만들어 둔 상태에서 다시 계산하니 상당히 빨랐다. CPU로만 chamfer를 구현하면 3일 정도 걸렸다. GPU로 Hausdorff와 같이 계산해도 7-8시간 걸린 것 같다. 이것도 CPU로 일부 계산한 증례를 포함한 것이다.
• 3070의 8GB VRAM의 한계가 아쉽다. 우선 float32를 사용하면 OOM를 쉽게 접한다. float16으로 계산하면 OOM 빈도가 줄어든다. 이럴 경우만 CPU를 이용하도록 했다. 몇몇 OOM 인 경우를 봤더니 상당히 체격이 길쭉했다. 즉, vertices가 많으면 OOM이 생길 가능성이 높다. 상당히 말이다.