Requisiti hardware WebODM e OpenDroneMap: RAM, CPU, disco, GPU

La domanda giusta: quante immagini#

Il requisito che decide tutto è la memoria RAM, e la quantità di RAM necessaria dipende dal numero di immagini di un singolo progetto. Non dal numero totale di foto che hai sul disco, ma da quante ne carichi insieme in un'elaborazione. Un rilievo di un campo agricolo da 3 ettari con un drone leggero può stare in 150 foto; un cantiere fotografato a quota bassa con doppia griglia può superare le 1.000.

Prima di guardare i numeri, fai una stima realistica del tuo caso tipico. Se non hai ancora volato, la guida Acquisire le immagini ti aiuta a capire quante foto produce un volo in base a quota e sovrapposizione.

Requisiti minimi e consigliati: cosa dichiarano le due documentazioni#

Le due linee pubblicano requisiti simili ma non identici. La tabella li affianca così come sono dichiarati alla data di verifica. Per la linea OpenDroneMap le fonti sono due: la documentazione del motore ODM (docs.opendronemap.org) e la pagina di download di OpenDroneMap Desktop (opendronemap.org/download), che riportano valori diversi tra loro.

Tre osservazioni sulla tabella.

La riga della CPU è meno restrittiva di quanto sembri: qualunque processore desktop o portatile degli ultimi dieci anni ha le istruzioni SSE3/SSSE3 richieste da WebODM. Le righe che contano davvero sono RAM e disco.

Sulla RAM minima le due documentazioni divergono (8 GB contro 4 GB) mentre coincidono sul consigliato (16 GB). La differenza riguarda la soglia dichiarata per iniziare, non il comportamento dei motori, che al 6 aprile 2026 erano identici. Con 4 GB si lavora su dataset molto piccoli in entrambe le linee; con 16 GB su dataset normali.

Sulla GPU le due documentazioni dicono cose diverse e le riportiamo entrambe come dichiarazioni: la documentazione WebODM indica un'accelerazione limitata all'estrazione delle feature e il progetto ODX ha annunciato il supporto alle schede RTX serie 50; la documentazione ODM afferma che "GPU currently provides no performance benefit". Nessuna delle due pubblica una misura dei tempi; questo sito non ne ha ancora misurati (il protocollo è nella guida Stesso dataset, due motori). Per chi non conosce la differenza tra ODM e ODX, la guida sull'ecosistema del 2026 la spiega, e la Panoramica ODM/ODX elenca le differenze dichiarate.

La tabella immagini → RAM#

Questa è la tabella da stampare. I valori vengono dalla documentazione di WebODM e sono indicativi: foto a risoluzione più alta, opzioni di qualità spinte al massimo e la generazione del modello 3D fanno salire il consumo. Per la linea OpenDroneMap la scheda di riferimento è il valore riportato sopra (4 GB per 100–200 immagini); per il resto della scala consulta docs.opendronemap.org. Dato che i due motori erano identici alla separazione, la scala di WebODM è un riferimento ragionevole anche per ODM, ma resta una scala dichiarata da una sola linea.

Due note pratiche. La prima: la sola interfaccia di WebODM, senza il nodo di elaborazione, consuma tra 1 e 2 GB (dato della documentazione WebODM; per OpenDroneMap Desktop verifica su docs.opendronemap.org). Questo significa che puoi tenere l'interfaccia su un computer leggero e spostare il calcolo su un server o su un nodo remoto, come spiegato nella guida su NodeODX/NodeODM e ClusterODX/ClusterODM. La seconda: se usi Docker Desktop su Windows o macOS, la RAM che conta è quella assegnata a Docker nelle impostazioni, non quella totale del computer. Con 16 GB fisici e 4 GB assegnati a Docker, il nodo di elaborazione vede 4 GB. Vale per WebODM con Docker e per OpenDroneMap Desktop su macOS, che usa Docker gestito dall'installer.

Tra 1.500 e 5.000 immagini il salto è grande e la soluzione non è sempre comprare più memoria: entrambi i motori possono dividere il dataset in sottoprogetti e ricomporli, con le opzioni di split descritte nella guida sui dataset grandi. Costa tempo di calcolo, ma permette di stare in 64 GB anche oltre le 1.500 foto.

Il processore#

Più core significano tempi più brevi in quasi tutte le fasi. ODM e ODX usano per impostazione predefinita fino a 4 processi in parallelo (opzione --max-concurrency, default 4 nella documentazione; in pratica il motore usa i core disponibili) e puoi alzare il valore se il processore ha più core e la RAM è sufficiente: ogni processo in più consuma anche memoria. Un portatile con 4 core fisici funziona; un desktop con 8 o più core rende l'attesa molto più corta. Non serve il modello più costoso: tra un processore di fascia alta e uno di fascia media la differenza sui tempi è percepibile, ma il collo di bottiglia resta la RAM.

Il disco#

I 20 GB minimi bastano a installare e a provare. Per lavorare servono i 100 GB consigliati, e un professionista li riempie in fretta: ogni progetto conserva le immagini originali, i file intermedi e tutti gli output, e un singolo rilievo può occupare diversi gigabyte. Un SSD fa una differenza reale, perché il motore legge e scrive continuamente file temporanei durante l'elaborazione.

Su Docker Desktop c'è una trappola: il disco virtuale ha un limite predefinito di 20 GB, indipendente dallo spazio libero sul tuo disco fisico. Va alzato dalle impostazioni, come spiegato nelle guide di installazione per Windows con Docker e macOS. Dove spostare l'archivio dei progetti su un disco dedicato dipende dalla linea.

Il glossario raccoglie questi termini con gli altri.

La scheda video#

Qui conviene abbassare le aspettative, e le due documentazioni vanno lette separatamente. La documentazione WebODM dichiara che una GPU NVIDIA con CUDA accelera una sola fase, l'estrazione delle feature dalle immagini, e solo su Linux o su Windows tramite WSL2; tutte le altre fasi, che sono la maggior parte del tempo totale, girano sul processore. Il progetto ODX ha annunciato il 12 luglio 2026 il supporto alle schede RTX serie 50. La documentazione ODM dichiara invece che "GPU currently provides no performance benefit". In nessuna delle due linee vengono usate le schede AMD e Intel o le GPU dei Mac.

In pratica: se hai già una scheda NVIDIA, la guida GPU NVIDIA spiega come attivarla in ciascuna linea e cosa aspettarti. Se devi scegliere dove spendere, la RAM viene prima della scheda video in entrambe le linee: nessuna delle due documentazioni indica la GPU come requisito.

Tre configurazioni esempio#

Non indichiamo prezzi perché cambiano troppo in fretta. Le tre configurazioni sono profili di riferimento: adattali a quello che hai.

Portatile da 16 GB#

Un portatile con processore a 4–8 core, 16 GB di RAM e un SSD da almeno 512 GB è il punto di ingresso realistico per un appassionato o per un professionista che fa rilievi piccoli. Elabora con tranquillità progetti fino a 200–250 immagini con le opzioni predefinite. Sopra quel numero l'elaborazione può fallire per memoria insufficiente, oppure puoi ridimensionare le immagini in fase di caricamento e abbassare la qualità delle feature e della nuvola di punti, come spiegato nella guida su tempi e memoria. Su Windows entrambe le linee offrono un installer nativo (WebODM gratuito; OpenDroneMap Desktop a pagamento, Windows 11 e successivi); su Mac WebODM ha un installer per Intel e Apple Silicon e OpenDroneMap Desktop usa Docker gestito dall'installer. Ricorda che la memoria di un Mac non si può espandere dopo l'acquisto. Il confronto dei percorsi di installazione è in Installazione a confronto.

Workstation da 64 GB#

Un desktop con processore a 12–16 core, 64 GB di RAM, un SSD NVMe da 1–2 TB per sistema e file temporanei e, se vuoi, una scheda NVIDIA, copre il lavoro quotidiano di uno studio tecnico: progetti da 500 a 1.500 immagini senza split, più progetti in coda, tempi accettabili. È anche la macchina ideale per Linux con Docker Engine, che evita il livello di virtualizzazione di Docker Desktop e sfrutta tutta la RAM. Un secondo disco, anche meccanico, per l'archivio dei progetti completati allunga la vita dell'SSD e semplifica i backup.

Server da 128–256 GB#

Un server, fisico o in cloud, con 32 o più core, da 128 a 256 GB di RAM e diversi terabyte di disco è la configurazione per chi elabora migliaia di immagini per progetto, per enti che centralizzano il servizio per più uffici, o per chi vuole più nodi di calcolo coordinati da ClusterODX o ClusterODM. Con 256 GB si arriva ai 5.000 immagini della tabella senza dividere il dataset. In cloud la stessa macchina si può accendere solo quando serve e spegnere dopo: la guida al server cloud spiega come, con costi a ore e senza cifre fisse.

Cosa succede se il computer non basta#

Il sintomo più comune è un'elaborazione che fallisce dopo minuti o ore con un errore di memoria esaurita ("out of memory"). Non è un difetto del software: il motore ha semplicemente chiesto più RAM di quella disponibile. Le soluzioni, in ordine di costo, sono: assegnare più memoria a Docker se usi Docker Desktop; ridimensionare le immagini al caricamento; abbassare --feature-quality e --pc-quality; saltare il modello 3D con --skip-3dmodel se ti serve solo l'ortofoto; dividere il dataset con lo split; infine, aumentare la RAM fisica o spostare il calcolo su un nodo più potente.

Il secondo sintomo è l'errore "No space left on device", che su Docker Desktop indica quasi sempre il disco virtuale da 20 GB pieno, non il tuo disco fisico. Il catalogo completo, con cause e rimedi, è nella guida agli errori comuni.

Un computer sottodimensionato non produce risultati peggiori: produce gli stessi risultati più lentamente, oppure non li produce affatto. Se l'elaborazione termina, la qualità dipende dalle foto e dai parametri, non dall'hardware. Vale per entrambi i motori.

Prossimi passi#

• Scegli il tipo di installazione più adatto alla tua macchina: Quale versione scegliere.
• Confronta le due linee prima di decidere: Quale linea scegliere.
• Se la RAM è poca, impara a ridurre il carico: Ottimizzare tempi e memoria.
• Se il computer non basterà mai per i tuoi dataset, valuta un server: Server cloud o VPS.