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 20214 a par supaii

en effet, impressionnant 

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 20214 a par hoxca

Testé et approuvé pour StarNet++ ET BlurXterminator
Temps de traitement passés de plusieurs minutes à 30s (GPU: NVidia 1080GTX) !

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.