Starnet++ est un outils excellent mais lent... Sauf si on le fait exécuter par son processeur graphique (GPU) au lieu du processeur du PC, ça accélère considérablement le processus ! Avec ma GTX 3060 une image monochrome stackée depuis ma 2600mm 6200x4200 pixels est traitée en à peine 1 minute...

Pour ça il faut une carte graphique NVidia (cette méthode ne marchera pas avec les cartes AMD) avec du CUDA donc pas trop vieille.

Si vous utilisez Starnet++ via Pixinsight vous pouvez utiliser ce tuto pour Windows: https://darkskies.space/pixinsight-starnet-cuda/

Il y a aussi un tuto Linux ici, j'ai pas testé: https://unsafe.sh/go-125017.html

Attention, il semble que les versions proposées ne fonctionnent pas avec les cartes GTX 30xx - ça n'a pas fonctionné avec ma 3060 par exemple. En revanche ça marche bien avec ces versions: TensorFlow v2.4, Cuda 11 and Cuddn 8 for cuda 11. On peut les trouver ici:

https://storage.googleapis.com/tensorflow/libtensorflow/libtensorflow-gpu-windows-x86_64-2.4.0.zip

https://developer.nvidia.com/cuda-11.0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exenetwork

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

Il vous faudra peut-être créer un compte sur le site developer.nvidia, c'est gratuit.

Le mode d'emploi ensuite est le même, seules les versions changent.

Si vous utilisez la version exécutable de Starnet++ (GUI ou ligne de commande) c'est dans son répertoire qu'il faudra mettre le nouveau tensorflow.dll et non pas dans le répertoire du pluggin PIX, bien entendu. Pour le reste c'est pareil.

Attention, moi quand j'ai voulu l'installer (carte 3060 / Starnet++ en version exécutable sous Windows 10) il m'a fallu installer une librairie supplémentaire, pas indiquée dans le tuto, nommée ZLIB. Peut-être parceque j'ai une ancienne version de Windows? Je ne sais pas! Si le tuto ne marche pas pour vous essayez donc la même chose: la librairie peut se télécharger ici: http://www.winimage.com/zLibDll/zlib123dllx64.zip  vous dézippez le fichier où vous voulez et vous mettez le chemin vers le sous-répertoire \dll_x64 dans votre PATH système (comme ça a été montré dans le tuto pour le répertoire Cuda)

 

Modifié 2 janvier 20232 a par LucaR

Merci @LucaR!

Je  connaissait sur windows mais pas sur Linux, je le ferai sur mon laptop Ubuntu (Nvidia Quadro).

 

 

Sur Win11 avec une 1060GTX:

Sans l'accélération...

Hé oui pareil chez moi, j'ai pas calculé précisément mais ça me prenait une bonne 10 aine de minutes avant sur mon CPU pour une image monochrome 6200x4200, là avec le GPU en tout juste 1 minute c'est torché.

j'ai essayé et en effet le gain et très significatif

merci

 

je n'arrive plus à télécharger ZLib.

Quelqu'un pourrait il mettre le zip dans le cloud AVEX svp.

 

j'avoue avoir galéré aussi à la télcharger, mais c'est fait

https://avex-asso.org/nextcloud/index.php/s/5DxAwJ2EbHCG6NL

OK merci.