Die Grafikkarte ist für den Betrieb von ArcGIS Pro nicht zwingend erforderlich. Dennoch sollte über den Betrieb mit einer Grafikkarte nachgedacht werden. Warum? Das lesen Sie im folgenden Artikel.
Da ich kaum 3D in ArcGIS Pro benutze, benötige ich auch keine Grafikkarte? Falsch! Zwar ist es richtig, dass es in den Systemvoraussetzungen keine Mindestanforderungen an eine Grafikkarte (GPU) gibt, jedoch hat der Einsatz einer GPU entscheidende Vorteile.
Bei der Arbeit mit ArcGIS Pro schwenke und zoome ich ständig über die Karte. Ich springe auf einen bestimmten Layer, blende einen anderen aus oder ein, beschrifte meine Features dynamisch und navigiere danach auf ein Lesezeichen, um mir einen anderen Bereich anzeigen zu lassen. Dazu habe ich noch Effekte und Animationen in meinen Layern eingestellt.
All diese Einstellungen und Navigationseingaben bewirken, dass ArcGIS Pro (im Store erhältlich) das Kartenbild neu rendern, also berechnen und anzeigen muss. Diese Berechnungen können grundsätzlich auf der CPU stattfinden. Die dafür aufgewendete Rechenleistung fehlt dann aber für meine übrigen Workflows und die Berechnung auf der CPU ist auch wesentlich weniger performant als auf einer GPU.
Aus diesem Grunde sollten zumindest eine GPU mit 4GB VRAM auf der Maschine vorhanden sein. Dies sorgt für ein flüssiges Look & Feel der Software, was wiederum zu einem angenehmen Arbeiten führt.
Neben den Quality of Life Improvements durch die GPU, bietet eine GPU auch verschiedenste handfeste Vorteile bei der Arbeit mit ArcGIS Pro! Zuallererst der offensichtlichste Vorteil:
Ich arbeite in ArcGIS Pro in 3D. Bei der Arbeit mit 3D hat eine GPU enorme Vorteile gegenüber der Arbeit mit einer CPU. Sie rendert das Bild weitaus schneller und ich spare nicht nur Zeit beim Schwenken und Zoomen, sondern kann auch viel präziser und effizienter mit ArcGIS Pro navigieren. Bei stockender Grafikdarstellung kommt es oft vor, dass ich über das Ziel hinausschieße. Durch die flüssige Darstellung mit einer GPU wird eine präzise Steuerung meiner Szene gewährt.
Animation 3D Szene mit und ohne GPU
Es gibt Geoverarbeitungswerkzeuge, die die GPU zum Berechnen nehmen können. Dies wird in den entsprechenden Tools unter „Zielgerät für Analyse“ eingestellt und gewährleistet eine weitaus performantere Berechnung. Die Konfigurationsmöglichkeiten sind: „Nur GPU“, „Nur CPU“ und „GPU dann CPU“.
Die Tools, die eine GPU unterstützen sind im Einzelnen:
- Ausrichtung
- Geodätisches Sichtfeld
- Neigung
- Sonneneinstrahlung (Feature & Raster)
Die genannten Tools können zur Erhöhung der Performance auf einer GPU rechnen. Möchte ich allerdings Deep Learning nutzen, muss ich eine GPU benutzen. Diese muss außerdem noch über CUDA-Funktionalität (> v. 5.2) verfügen. Für die Analyse der Sonneneinstrahlung über die GPU wird mindestens v.7.0 benötigt (kann aber auch rein über die CPU erfolgen).
Derzeit werden nur NVIDIA-GPUs für CUDA unterstützt
Welche Grafikkarte ist denn jetzt die richtige für mich?
„Es kommt drauf an…“. Erwartungsgemäß gibt es nicht DIE eine Antwort auf eine solche Frage. Vielmehr müssen weitere Anforderungen geklärt werden:
Arbeite ich lokal oder virtualisiert?
ArcGIS Pro kann entweder lokal auf meiner Maschine oder virtualisiert auf einem Server (On-Premises oder in der Cloud) betrieben werden. Für beides ist die Verwendung einer GPU empfohlen. Allerdings unterscheidet sich die GPU-Architektur auf lokalen Maschinen und Servern. Während aktuelle Notebooks oder Workstations häufig Quadro oder RTX-GPUs verbaut haben, sieht die GPU-Landschaft auf Servern etwas anders aus.
Visualisierung oder Berechnung?
Bei der Virtualisierung von ArcGIS Pro kann die GPU für die Darstellung der Karte oder 3D-Szene dienen, oder eben für die Berechnung von z.B. Deep Learning Aufgaben. Und hier teilt sich die Wahl der GPU für den Server (siehe Abbildung unten). Es gibt GPU’s die besonders geeignet für die graphische Darstellung sind und es gibt GPU’s die sich aufgrund ihrer CUDA CoreS besonders für Deep Learning eignen, wobei die Performance der graphischen Darstellung dabei das Nachsehen hat. Daneben gibt es außerdem GPU’s, die beides können, aber eben nicht so performant wie diejenigen, die speziell auf den jeweiligen Verwendungszweck ausgelegt sind.
Sollte ArcGIS Pro also speziell für die Berechnung von Deep Learning Modellen genutzt werden und nicht in der GUI, sollte über den Einsatz einer entsprechenden GPU nachgedacht werden. Spezifische GPU-Empfehlungen können nicht gegeben werden, jedoch gibt es Referenz-GPU’s, die von Esri Inc. getestet wurden.
Über das kostenlose Performance Assessment Tool (PAT) kann die Performance der aktuellen Konfiguration Live in drei unterschiedlichen Aufgaben getestet werden, um die vorhandene Hardware zu überprüfen.
Sollten für die eine neue Hardware-Anschaffung für ArcGIS Pro anstehen, denken Sie auch über eine zu Ihrem Verwendungszweck passende GPU nach. Es lohnt sich!
