<div dir="ltr">I am trying to stitch a global elevation raster dataset made of 14,000 files into 1 single 120GB file. I already have the VRT generated and have tried applying both gdal warp and gdal translate on it with varying results in speed. <div><br></div><div>Although I am not warping anything (same projection for the input and output) It seems like gdal warp is faster because I can set a larger memory cache and can enable -multi for multi core processing.</div><div><br></div><div>My question is, what is the correct -wm to set? I have an AWS machine with 700GB or so of RAM. The total dataset in question is only 120GB (deflated compressed). I have set GDAL_CACHEMAX at 500GB as well. I am using <span zeum4c4="PR_3_0" data-ddnwab="PR_3_0" aria-invalid="grammar" class="">the most latest</span> GDAL 3.3.1 in the full Ubuntu docker environment.</div><div><br></div><div>I saw in many places about the ambiguities of wm, especially this:</div><div>- https://github.com/OSGeo/gdal/issues/1345<br></div><div><br></div><div>That issue was in 2019 and seems like a few things happened around 3.2 and 3.3 in 2020 with regards to warp performance and PROJ.</div><div><br></div><div>So based on the assumption that I have any amount of RAM I can procure, is the best value for wm around "100" still as per the github link?</div><div><br></div><div>My apologies if I have interpreted some of the articles I have read in dribs and drabs across the internet. Thank you for the help.</div><div><div data-from-addr="" content="mixmax-signature"><div><br></div>Thet</div></div></div><img align="left" width="0" height="0" style="border:0;width:0px;height:0px" src="https://traverse.mxspruce.com/api/track/v2/XorGyOR7OoaznzbC5/ikWYuU2cyVmdhJHdARXZoRnI/IyZy9mLvV2Zz9mLzR3cpxGQ2VGZtwWYkdmI/?sc=false" alt="">