Running Agisoft Metashape in the Cloud: EC2, GPU Acceleration and NAS
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Exécuter Agisoft Metashape dans le Cloud : EC2, accélération GPU et NAS

Publié le par admin

Agisoft Metashape est un outil de photogrammétrie puissant, mais lorsque vous travaillez avec des milliers d’images haute résolution, le matériel local peut rapidement devenir un goulot d’étranglement. L’exécution de Metashape dans le nuage offre des performances évolutives, un accès à distance et un traitement plus rapide grâce aux instances GPU et au stockage à grande vitesse. Dans ce guide, vous apprendrez à déployer Metashape sur Amazon EC2, à utiliser l’accélération GPU et à connecter le stockage en réseau (NAS) pour les flux de travail de reconstruction 3D à grande échelle.

Pourquoi utiliser Agisoft Metashape dans le nuage ?

  • Évolutivité à la demande : Activez de puissants serveurs GPU uniquement lorsque vous en avez besoin.
  • Accès à distance : Collaborez avec les membres de votre équipe sans installation locale
  • Des performances plus rapides : Traitez les données 5 à 10 fois plus vite sur les GPU d’entreprise
  • Économisez sur le matériel local : Pas besoin d’investir dans des postes de travail coûteux

Configuration Cloud recommandée : AWS EC2

Amazon Web Services (AWS) offre une infrastructure fiable pour héberger Metashape. Le service EC2 vous permet de choisir des machines virtuelles (instances) avec des ressources CPU, RAM et GPU.

1. Choisissez la bonne instance EC2

  • g4dn.xlarge – g4dn.12xlarge : Instances GPU budget avec NVIDIA T4 (bonnes pour les projets de taille moyenne)
  • g5.xlarge – g5.12xlarge : GPU NVIDIA A10G plus récent, excellent pour les grands ensembles de données.
  • p3.2xlarge / p4d.24xlarge : NVIDIA V100/A100 haut de gamme – idéal pour les charges de travail ultra-lourdes

Commencez par une instance g5.4xlarge pour un bon équilibre entre performance et coût (16 vCPU, 64 Go de RAM, 1 GPU A10G).

2. Configurer l’instance

  • Allez dans le tableau de bord EC2 et lancez une nouvelle instance.
  • Choisissez une Amazon Machine Image (AMI) : Windows Server 2022 ou Ubuntu 22.04
  • Ajoutez un volume de stockage (au moins 200-500 GB SSD)
  • Attribuez une adresse IP publique et activez RDP (pour Windows) ou SSH (pour Linux).

3. Installez Metashape

Après avoir accédé à votre instance cloud :

  • Windows : Téléchargez Metashape depuis le site officiel et exécutez le programme d’installation.
  • Linux : Utilisez le paquetage .tar.gz et exécutez ./metashape.sh
  • Activez votre licence (Standard ou Pro) ou utilisez la version d’évaluation

Assurez-vous que les pilotes NVIDIA appropriés sont installés et que CUDA est activé pour l’accélération du GPU.

4. Installer les pilotes GPU (Linux)

Sous Ubuntu, exécutez les commandes suivantes pour le pilote NVIDIA et CUDA :

sudo apt update  
sudo apt install nvidia-driver-535  
sudo reboot

Vérifiez avec nvidia-smi. Lancez ensuite Metashape et allez dans Outils > Préférences > GPU pour activer l’accélération.

Montage du stockage externe (NAS ou EFS)

Les projets de photogrammétrie nécessitent souvent des téraoctets de données. Utilisez des NAS ou des systèmes de stockage en nuage pour gérer les grands ensembles de données.

  • Amazon EFS (Elastic File System) : Monté en réseau et évolutif, idéal pour les flux de travail multi-utilisateurs
  • Amazon S3 : Stockage d’objets pour le chargement et le déchargement de grands ensembles de données
  • NAS distant : Montage à partir d’un Synology/TrueNAS sur site à l’aide de SMB ou NFS

Exemple Linux pour le montage NFS :

sudo apt install nfs-common  
sudo mount -t nfs 192.168.1.100:/mnt/data /mnt/nas

Cela vous permet de stocker des ensembles d’images ou d’exporter des fichiers .PSX directement sur le NAS à partir de Metashape.

Automatisation avec Metashape + Python

Une fois que votre instance cloud est prête, vous pouvez automatiser le traitement avec l’API de script Python de Metashape. Cette solution est idéale pour :

  • Traitement par lots des missions de drones
  • Génération d’orthomosaïque côté serveur
  • Pipelines personnalisés pour la classification ou l’exportation

Les scripts peuvent être exécutés directement dans la console Python de Metashape ou à partir du terminal en utilisant metashape --python script.py.

Notes sur la sécurité et les licences

  • En cas d’utilisation commerciale, assurez-vous que chaque machine virtuelle dispose d’une licence valide.
  • Vous pouvez utiliser des licences flottantes si vous utilisez plusieurs machines virtuelles (édition Pro uniquement).
  • Sécurisez toujours votre instance cloud (pare-feu, mots de passe forts, pas de RDP public).

Estimation des coûts

Les coûts du cloud varient en fonction du type d’instance et du stockage utilisé. Exemple (à partir de 2025) :

  • g5.4xlarge (GPU A10G) : ~1,20$/heure à la demande
  • 200 GB EBS SSD : ~20$/mois
  • Stockage EFS : ~$0.30/GB/mois

Envisagez d’utiliser des instances ponctuelles pour réduire les coûts de 60 à 70 %, ce qui est idéal pour les traitements par lots non urgents.

Conclusion

L’exécution d’Agisoft Metashape dans le cloud permet de bénéficier d’un traitement 3D haute performance à grande échelle. En exploitant les instances GPU EC2 et en intégrant le stockage NAS ou S3, vous pouvez gérer des charges de travail de photogrammétrie massives sans investir dans du matériel coûteux. Que vous construisiez un pipeline de traitement à distance ou que vous cherchiez à accélérer un projet de cartographie par drone, le cloud offre flexibilité, puissance et rentabilité, en particulier lorsqu’il est associé aux outils de script de Metashape.

Vous êtes prêt à transférer votre flux de travail photogrammétrique dans le nuage ? Commencez par une instance GPU EC2 et constatez la différence.