Avexiens supaii Posté(e) 10 mars 2021 Avexiens Signaler Posté(e) 10 mars 2021 (modifié) Si vous avez une carte graphique Nvidia, Pixinsight et que vous utilisé Starnet++, cela va vous plaire!!! On m'a fait vent d'une petite astuce! https://www.darkskies.space/pixinsight-starnet-cuda/ Voici ce que ça donne chez moi sans l'activation du mode CUDA et avec! 30 secondes au lieu de près de 2 minutes! Modifié 10 mars 2021 par supaii Citer
Administrators frédogoto Posté(e) 16 mars 2021 Administrators Signaler Posté(e) 16 mars 2021 en effet, impressionnant Citer
Avexiens hoxca Posté(e) 17 avril 2021 Avexiens Signaler Posté(e) 17 avril 2021 (modifié) C'est tout l'avantage de tensorflow ! Oui le câblage des algos dans les GPU c'est un peu comme les neurones, une fois cablé c'est rapide Ce qui est long c'est le learning. Ce qui est plus dommageable c'est qu'il va falloir attendre pour le support des GPU AMD... Il est aussi a noter que l'introduction du support GPU dans pixinsight ne devrait pas se limiter a la librairie tensorflow utilisée dans starnet, et c'est roberto satori qui lead les efforts conséquents déployés actuellement dans l'équipe de dev de pixinsight pour nous apporter graduellement le support de l'accélération GPU. C'est cela, la réelle bonne nouvelle Citation For now we are basing GPU acceleration on the NVIDIA CUDA platform exclusively, for a variety of practical and performance reasons. However, we are designing and building our implementation using abstraction layers that will allow us to extend it to other platforms, such as Metal and OpenCL, relatively easily without costly structural changes.We expect to have first GPU-accelerated versions of the core PixInsight application and some tools during the first half of 2021. Roberto Sartori, who is now working with us as part of our development staff, is leading the PixInsight GPU acceleration project. Modifié 17 avril 2021 par hoxca 1 Citer
Avexiens LaurentA Posté(e) 5 janvier 2023 Avexiens Signaler Posté(e) 5 janvier 2023 Testé et approuvé pour StarNet++ ET BlurXterminator Temps de traitement passés de plusieurs minutes à 30s (GPU: NVidia 1080GTX) ! Citer
Avexiens hoxca Posté(e) 11 septembre 2023 Avexiens Signaler Posté(e) 11 septembre 2023 Pour ceux qui sont sur mac, Il y a toujours moyen d'accélérer tensorflow pour les processeurs Mac Silicon (M1,M2 ...) en utilisant l'extension tensorflow-metal. Pour ce qui est du code de russel croman, la series SXT,NXT,BXT est directement accéléré sur les Mac Silicon. Citer
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