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Nel giugno del 2025, Epic ha rinominato la sua celebre applicazione di fotogrammetria, passando dallo storico nome di RealityCapture al nuovo RealityScan. Sfortunatamente, durante questa transizione e il conseguente aggiornamento del loro sito web, non sono ancora stati pubblicati i requisiti di sistema ufficiali per la versione aggiornata. Come se non bastasse, la precedente lista di requisiti hardware per RealityCapture non è più consultabile online.

Ci auguriamo vivamente che Epic corregga presto questa svista e pubblichi le nuove linee guida hardware per RealityScan. Tuttavia, finché ciò non accadrà, continueremo a basare le nostre raccomandazioni sulle preziose informazioni che abbiamo raccolto sul campo durante i nostri rigorosi benchmark su RealityCapture, testandolo a fondo su un’ampia varietà di componenti. Sulla base di questi test concreti, abbiamo stilato la nostra lista di hardware consigliato e progettato configurazioni di workstation specifiche che rispettano al 100% queste raccomandazioni.

Quali sono le migliori CPU per RealityScan?

Il modo in cui il software sfrutta il processore è cambiato radicalmente nelle versioni più recenti di RealityScan, e oggi il numero di core ha un impatto a dir poco sostanziale sulle prestazioni. Di conseguenza, i processori migliori in assoluto per questa applicazione sono diventati modelli di fascia estrema come gli AMD Threadripper. Tuttavia, è importante sottolineare che il vantaggio offerto da queste CPU sarà realmente evidente solo nei grandi progetti, dove i tempi di elaborazione si contano in ore e non in minuti. Per i progetti di dimensioni più contenute, i processori mainstream di fascia alta ti forniranno comunque risultati rapidissimi, facendoti risparmiare parecchio budget.

• AMD Ryzen™ Threadripper™ 9980X a 64 Core: Pur essendo un’opzione decisamente costosa, questa CPU si è posizionata in vetta alle classifiche di prestazioni nei nostri test di laboratorio più recenti.
• AMD Ryzen™ 9 9950X a 16 Core: Questo processore offre prestazioni estremamente solide in rapporto al prezzo. È la scelta ideale, specialmente per i progetti di fotogrammetria di dimensioni ridotte o medie, dove i costosi modelli Threadripper non riuscirebbero a esprimere tutto il loro potenziale per farti risparmiare tempo in modo significativo.
• Intel Core™ Ultra 7 270K Plus a 24 Core: Per chi preferisce l’architettura Intel, anche questa CPU si difende benissimo offrendo prestazioni eccellenti. I suoi core sono divisi tra “Performance Core” (ad altissima velocità) ed “Efficiency Core” (per il multitasking), garantendo un bilanciamento diverso rispetto all’offerta AMD, ma portando a casa risultati di primissimo livello.

È più importante la CPU o la GPU per RealityScan?

Come accade per la stragrande maggioranza delle applicazioni di fotogrammetria, per ottenere i risultati migliori e i tempi più brevi in RealityScan è necessario un perfetto mix di potenza di calcolo tra processore (CPU) e scheda video (GPU).

I nostri test hanno dimostrato che la CPU ha l’impatto maggiore in assoluto sull’intero processo: selezionare il modello giusto ti farà risparmiare denaro garantendoti allo stesso tempo prestazioni formidabili. Sul fronte della scheda video, c’è una regola d’oro: è tassativamente richiesta una GPU NVIDIA per supportare l’accelerazione hardware CUDA. Tuttavia, le nostre prove hanno evidenziato che la differenza di prestazioni tra una scheda NVIDIA di fascia media e un costosissimo modello top di gamma è piuttosto modesta all’interno di RealityScan.

In che modo RealityScan utilizza le schede video (GPU)?

RealityScan richiede tassativamente una scheda grafica NVIDIA per il suo completo funzionamento, poiché sfrutta in modo intensivo la tecnologia CUDA per alcune delle elaborazioni più importanti. Senza i CUDA core, tecnicamente è possibile avviare il programma ed eseguire passaggi basilari (come la registrazione e l’allineamento delle immagini), ma non ti sarà in alcun modo possibile creare una mesh o un modello 3D.

Abbiamo rilevato che non c’è una differenza abissale di prestazioni tra le moderne schede video di fascia media e quelle di fascia altissima, sebbene spendere di più offra un fisiologico guadagno prestazionale. Tuttavia, l’utilizzo di due schede video in parallelo (invece di una singola) fornisce un vantaggio misurabile. Di conseguenza, la nostra raccomandazione per chi cerca le massime prestazioni in assoluto (e ha il budget necessario) è quella di optare per una configurazione a doppia GPU.

Ti preghiamo di tenere sempre in considerazione anche gli altri software che utilizzerai in accoppiata a RealityScan. Programmi come Unreal Engine, 3ds Max o Blender hanno requisiti hardware molto specifici: assicurati di scegliere una scheda in grado di gestire al meglio non solo la fotogrammetria, ma l’intero ecosistema del tuo flusso di lavoro.

Quali sono le migliori schede video (GPU) per RealityScan?

• NVIDIA GeForce RTX™ 5080 16GB: Questa è la nostra raccomandazione principale per le configurazioni a singola scheda video. Offre prestazioni eccellenti su RealityScan e si posiziona a un prezzo estremamente solido. La top di gamma RTX™ 5090 è certamente un po’ più veloce, è vero, ma costa parecchie centinaia di euro in più e, per la stragrande maggioranza degli utenti, non rappresenta un aggiornamento conveniente per questo specifico software.
• NVIDIA GeForce RTX™ 5070 12GB: Solo leggermente più lenta rispetto alla 5080, questo modello offre un rapporto qualità-prezzo straordinario per chi desidera risparmiare una fetta del budget senza rinunciare a un’ottima reattività.

Quante schede video supporta RealityScan?

L’installazione di una doppia GPU in RealityScan garantisce un piacevole incremento delle prestazioni: si parla di un calcolo dal 5% al 13% più veloce rispetto all’utilizzo di una singola scheda dello stesso modello. I nostri test si sono fermati a un massimo di due schede video, ma è del tutto possibile che il software possa scalare ulteriormente. Tuttavia, utilizzare più di due GPU richiederebbe un telaio mastodontico e un alimentatore di classe industriale. Inoltre, per far funzionare tre o più schede contemporaneamente a piena banda (PCI-E x8 o x16) sarebbe necessario passare a piattaforme processore completamente diverse. Questa mossa farebbe letteralmente schizzare il prezzo alle stelle e, ironicamente, andrebbe ad abbassare le prestazioni della CPU molto più di quanto l’aggiunta di una terza scheda video potrebbe compensare! Per tutti questi motivi, il nostro consiglio per RealityScan è di fermarsi all’utilizzo di una, o al massimo due schede video.

Quanta memoria di sistema (RAM) richiede RealityScan?

I requisiti di memoria in RealityScan sono in realtà piuttosto modesti se paragonati ad altre applicazioni di fotogrammetria. Questo programma è stato progettato utilizzando algoritmi “out-of-core”, il che significa che non ha bisogno di caricare simultaneamente tutti i dati in lavorazione nella memoria di sistema principale. Di conseguenza, progetti anche molto grandi possono essere gestiti con quantità di RAM decisamente contenute: gli sviluppatori stessi affermano che 16GB sono sufficienti per elaborare dataset composti da migliaia di foto. Tuttavia, qui alla MC Computer, consigliamo generalmente di partire da un minimo di 32GB, poiché anche Windows e gli altri programmi aperti in background hanno bisogno del loro spazio vitale. I nostri test di laboratorio hanno confermato che questa è la base di partenza ideale per la maggior parte degli utenti.

Gli sviluppatori di questo software avevano fornito alcune linee guida aggiuntive molto preziose riguardo alla memoria, prima del cambio di nome da RealityCapture. Purtroppo, sul nuovo sito non ci sono ancora informazioni dettagliate sull’ultima versione di RealityScan, quindi non è chiaro se la loro gestione della memoria sia mutata. Ecco i consigli ufficiali che fornivano in passato:

“Tutte le fasi di elaborazione, ad eccezione dell’allineamento, sono out-of-core. RealityScan utilizzerà tutta la RAM disponibile se questo porterà a un calcolo più veloce. Altrimenti, suddividerà il lavoro in blocchi in modo da riempire la RAM del computer senza saturarla. Quindi, tecnicamente 16GB sono sufficienti per la ricostruzione, la texturizzazione, ecc. – ma avere più RAM potrebbe accelerare l’elaborazione.

Il consumo di memoria durante la fase di Allineamento dipende dal numero di immagini (non dalla loro risoluzione) e dal numero di feature (punti di interesse) rilevate per ogni singola immagine. Utilizzando l’impostazione predefinita di 40.000 feature per immagine, puoi aspettarti questi limiti di massima:

• 2.000 immagini – 16GB di RAM
• 4.000 immagini – 32GB di RAM
• 8.000 immagini – 64GB di RAM
• 16.000 immagini – 128GB di RAM

Dimezzando il numero di feature rilevate, si può dimezzare approssimativamente anche il consumo di memoria. La formula indicativa è: RAM = feature x immagini x 200 byte.”

Ti preghiamo di notare che i calcoli e le soglie appena descritte rappresentano il minimo indispensabile. Noi raccomandiamo sempre di superare questi numeri con un buon margine di sicurezza, proprio per assecondare l’affermazione degli sviluppatori: “RealityScan utilizzerà tutta la RAM disponibile se questo porterà a un calcolo più veloce”.

Naturalmente, per chiunque abbia l’effettiva necessità di lavorare con set di immagini sterminati o con parametri di rilevamento delle feature molto più spinti, i nostri sistemi consigliati di fascia alta possono supportare fino a ben 512GB di memoria.

Qual è il miglior tipo di disco da utilizzare per RealityScan?

Grazie alla loro incredibile velocità e a un prezzo ormai accessibile, raccomandiamo caldamente le unità a stato solido (SSD). L’elevata velocità degli SSD permette al sistema di avviarsi e di lanciare le applicazioni in tempi infinitamente inferiori rispetto a qualsiasi disco rigido tradizionale. In particolare, i più moderni SSD di tipo NVMe sfruttano connessioni di ultima generazione come gli slot M.2 e offrono velocità di trasferimento dati letteralmente fulminee.

Per le workstation dedicate a RealityScan, consigliamo vivamente una configurazione a tre dischi distinti:

• Un disco per il Sistema Operativo e l’installazione dei programmi, da almeno 1TB.
• Un disco dedicato esclusivamente alla memoria Cache, da 1-2TB (a seconda delle dimensioni dei tuoi progetti).
• Un disco per i Progetti attivi, da almeno 2TB (anche in questo caso, da dimensionare in base alla mole dei tuoi dataset e a quanti progetti gestisci contemporaneamente).

Se il tuo budget è più limitato, la cache può essere posizionata sullo stesso disco del sistema operativo o dei progetti. Tuttavia, tieni presente che questa scelta richiederà un disco di capacità complessiva maggiore e, a lungo termine, sottoporrà l’unità a un’usura più rapida. Avere un disco dedicato esclusivamente alla cache è una scelta strategica e molto comoda, poiché rende la sua eventuale sostituzione estremamente semplice ed economica qualora dovesse usurarsi nel corso degli anni.

È meglio acquistare un SSD o un disco rigido tradizionale (HDD) per RealityScan?

Al giorno d’oggi, raccomandiamo tassativamente l’uso di unità SSD come dischi principali su tutti i computer. Hanno un impatto rivoluzionario su ogni singolo aspetto dell’utilizzo del PC, garantendo tempi di avvio rapidissimi e un’operatività generale nettamente più reattiva. RealityScan caricherà le immagini molto più velocemente se queste si trovano su un disco rapido; inoltre, proprio a causa del suo design “out-of-core” (che non carica tutto in RAM), il programma leggerà e scriverà dati sull’unità in modo massiccio e ininterrotto durante l’intera fase di elaborazione. Detto questo, i set di immagini possono occupare tantissimo spazio: avere un classico disco rigido meccanico (HDD) per la sola archiviazione a lungo termine dei progetti conclusi rimane un’opzione validissima e conveniente.

Quale tipo di disco è migliore per l’archiviazione dati e i backup?

Poiché gli SSD presentano ancora un costo per Gigabyte superiore rispetto ai dischi meccanici, per l’archiviazione a lungo termine e per i backup di sicurezza consigliamo di utilizzare un disco rigido tradizionale o un sistema di archiviazione esterno. I sistemi collegati in rete (NAS) rappresentano una soluzione eccellente a questo scopo: possono essere condivisi facilmente tra più workstation all’interno dello studio e, di norma, offrono funzionalità avanzate per la ridondanza dei dati (come le configurazioni RAID), proteggendo i tuoi preziosi file nel malaugurato caso in cui uno dei dischi dovesse guastarsi.