安装指南(Linux)
本指南详细介绍如何在 Linux 系统上部署和运行 MipMapEngine SDK。
Docker部署
Linux系统仅提供Docker部署方式
系统要求
- 操作系统: Ubuntu(不支持WSL环境)
- Docker版本: 19.03 或更高版本(支持GPU)
- GPU: 支持CUDA的NVIDIA显卡,计算力5.0及以上(高斯泼溅重建需要7.0以上)
- 内存: 建议32GB以上
- 存储: 至少500GB可用空间
1. 环境准备
1.1 Docker环境配置【Docker已安装可跳过此步骤】
Ubuntu系统安装步骤
# 更新包管理器
sudo apt update
# 安装Docker
sudo apt install -y docker.io
# 启动Docker服务
sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker
# 安装NVIDIA Container Toolkit(Ubuntu, Debian)
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg
curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/$distribution/libnvidia-container.list | \
sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \
sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
# 配置Docker使用NVIDIA运行时
sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
sudo systemctl restart docker
1.2 验证GPU支持
# 验证Docker GPU支持
[中国大陆]
docker run --gpus all registry.mipmap3d.com/docker/nvidia/cuda:12.8.0-base-ubuntu22.04 nvidia-smi
[其他]
docker run --gpus all nvidia/cuda:12.8.0-base-ubuntu22.04 nvidia-smi
2. 许可证管理
注意:许可操作均在宿主机运行
2.1 安装许可证工具
# 安装SenseShield许可证客户端
在网站 https://lm.virbox.com/tools.html下载 Virbox 用户工具(Linux版)(.deb(64位))
sudo dpkg -i senseshield-lcc-2.7.2.68616-amd64.deb
2.2 激活许可证
# 方式一:使用ssclt激活许可证(请将JJKB-NBFS-KTM6-206T替换为您的实际激活码)
ssclt --online_bind_license_key --license_key JJKB-NBFS-KTM6-206T
# 方式二:使用license_engie可执行程序完成绑定、解绑和枚举操作
license_engine --bind xxxx-xxxx-xxxx-xxxx
license_engine --unbind xxxx-xxxx-xxxx-xxxx
license_engine --enum lics.json
执行license_engine返回值为0时表示操作成功,否则操作失败,失败错误码详见 错误码
2.3 解绑许可证(机器不再使用时)
# 解绑许可证
ssclt --online_unbind_license_key --license_key JJKB-NBFS-KTM6-206T
4. 运行重建容器
4.1 下载镜像
docker pull registry.mipmap3d.com/docker/mipmap/runtime:v4.1-ubuntu22.04
4.2 从镜像启动容器
# 启动 Docker 容器
docker run -it --rm \
-v /tmp:/tmp \ # 挂载宿主机目录 /tmp 到容器[许可访问需要,必须执行且按此命令挂载]
-v /mnt:/mnt \ # 挂载宿主机目录到容器[示例,按实际情况调整]
--cpus 8 \ # 限制容器使用 8 个 CPU
--gpus all \ # 使用所有 GPU(需要 NVIDIA Container Toolkit)
--name mipmap \ # 容器名称为 mipmap
registry.mipmap3d.com/docker/mipmap/runtime:v4.1-ubuntu22.04 \
/bin/bash # 进入容器后启动 bash
重要说明:
/mnt目录映射:mnt是示例,实际调用者想挂载那个目录灵活执行/tmp目录映射:许可访问需要,必须挂载--cpus 8:限制容器使用8个CPU核心--gpus all:启用所有GPU支持
4.2 运行重建程序
# 在容器内运行重建引擎
./mipmap_engine/reconstruct_full_engine --task_json /mnt/task.json --reconstruct_type 0
参数说明:
--task_json:任务配置文件路径--reconstruct_type:重建类型(0=默认类型)
5. 故障排除
5.1 常见问题
问题1: Docker无法启动GPU支持
# 检查NVIDIA驱动
nvidia-smi
# 检查Docker GPU支持
[中国大陆]
docker run --gpus all registry.mipmap3d.com/docker/nvidia/cuda:12.8.0-base-ubuntu22.04 nvidia-smi
[其他]
docker run --gpus all nvidia/cuda:12.8.0-base-ubuntu22.04 nvidia-smi
6. 文件结构说明
mipmap_engine/
├── data/ # gdal_folder目录
├── reconstruct_full_engine # 主处理程序
下一步
- 📚 阅读 快速开始 快速启动您的第一个重建任务
- 📚 阅读 二三维重建API手册 开始了解API接口使用方法