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Autore Messaggio
MessaggioInviato: mercoledì 28 dicembre 2022, 1:55 
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Iscritto il: sabato 8 novembre 2008, 10:17
Messaggi: 1729
Località: Singapore
Tipo di Astrofilo: Fotografo
Non son sicuro questa sia la sezione adatta, in caso chiedo ai moderatori di spostare il post nella sezione giusta.
Chi usa PixInsight ed i recenti tool che sfruttano le reti neuronali (Starnet++ ed i tool di RC StarXterminator e BlueXterminator) avra' notato che processare un'immagine di dimensini medio grandi richiede un tempo molto lungo anche con computer relativamente recenti. Per le mie immagini fatte con una IMX455 (62 megapixel) ad esempio rimuovere le stelle con StarXterminator mi richiede almeno 5/6 minuti di tempo CPU.
Pero' ho scoperto in rete che se si ha un PC con scheda NVIDIA esiste la possibilita' di modificare le impostazioni di PI per usare la potenza della GPU (i processori CUDA di Nvidia) e ridurre notevolmente il tempo di elaborazione. Nel mio caso con un laptop che usa Win 10 a 64bit, un intel i7-11800H e un RTX3060 il tempo di elaborazione e' sceso da diversi minuti a meno di 30 secondi con aumento della velocità di oltre 10/12 volte!

La procedure per modificare le impostazioni e' piuttosto laboriosa ed i due siti che spiegano come fare (qui e qui) riportano i passaggi a mio parere in maniera un po' confusa. Per chi vuole cimentarsi riporto qui sotto i diversi passi per far funzionare il tutto.

AGGIORNATO 28 DICEMBRE (semplificato)

1) Innanzitutto, vanno scaricati tutti i file necessari:
- nVidia CUDA 11.8
- nVidia cuDNN v8.7.0 per CUDA 11.x (è necessario prima registrarsi al sito nVidia dev per poterlo scaricare, alternativamente, per un periodo limitato, scaricate la copia contenente solo i file necessari dalla mia cartella dropbox facendo attenzione che son quasi 700 MB di file)
- libtensorflow-gpu 2.9.0
- ZLIB DLL (se si utilizza Chrome, fare clic con il pulsante destro del mouse sul collegamento e selezionare 'Salva collegamento con nome...' per scaricare).

2) Installazione personalizzata del toolkit nVidia CUDA
lancia il file di istallazione di nVidia CUDA 11.8 (cuda_11.8.0_windows_network.exe) e deseleziona tutto tranne CUDA > Runtime > Libraries* (*deselezionare pure la 'Demo Suite' in 'Libraries' perché tanto non serve).

3) Aggiunta / modifica librerie
- Apri con 7zip o similari il file cudnn-windows-x86_64-8.7.0.84_cuda11-archive.zip scaricato (o la versione ridotta sul mio mirror) e copia la cartella 'bin' nelle cartelle corrispondenti in 'C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\V11.8\bin'
- Apri il file zlib123dllx64.zip scaricato e copia 'zlibwapi.dll' dalla cartella 'dll_x64' in 'C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\bin'
- Apri l'archivio libtensorflow-gpu-windows-x86_64-2.7.0.zip scaricato e copia tensorflow.dll dalla cartella 'lib' in 'C:\Program Files\PixInsight\bin', sovrascrivendo i file esistenti

4) Aggiornamento impostare le variabili globali ('environment')
*istruzioni per windows in inglese, in italiano ovviamente modificate il corrispondente valore
Cerca 'environment' nella barra di ricerca di Windows e seleziona 'Edit the system environment variables'.
Nella finestra 'System Properties' /tab 'advance' cliccare su 'Environment Variables' e nella nuova finestra che si attiva:
- In 'System variables' (nella parte inferiore della finestra) inserire la seguente nuova variabile (cliccare il pulsante 'new'):
nome -> TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH valore -> TRUE
- Sempre in 'System variables' (nella parte inferiore della finestra) verificare se queste variabili son presenti (altrimenti vanno aggiunte sempre con il pulsante 'new'):
nome -> CUDA_PATH valore -> C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8
nome -> CUDA_PATH_V11_8 valore -> C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8
- Sempre in 'System variables' (nella parte inferiore della finestra) edita la variabile d'ambiente PATH e aggiungi i seguenti indirizzi:
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\bin

Fate un reboot di windows.
Un po' complicato e dispendioso in termini di tempo, ma assolutamente consigliabile se usate i programmi menzionati all'inizio in quanto farà risparmiare un sacco di tempo di calcolo!

Ciao
Marco

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Ultima modifica di Marco Lorenzi il domenica 1 gennaio 2023, 10:33, modificato 7 volte in totale.

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MessaggioInviato: mercoledì 28 dicembre 2022, 18:50 
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Iscritto il: mercoledì 8 febbraio 2006, 20:19
Messaggi: 1707
Località: Trezzano s/Nav (MI)
Tipo di Astrofilo: Fotografo
Grazie Marco per questo perfetto tutorial e, soprattutto per aver condiviso il fle nVidia cuDNN v8.7.0. Avevo tentato altre volte questa modifica senza mai riuscirci. Anche se è stato un pò laborioso, ora funziona perfettamente. Oltre a Starnet e ...Xterninator pensi che altri processi possano avvantaggiarsi dell'uso della GPU ?

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MessaggioInviato: giovedì 29 dicembre 2022, 0:28 
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Iscritto il: sabato 8 novembre 2008, 10:17
Messaggi: 1729
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Tipo di Astrofilo: Fotografo
Son contento che almeno uno trovi il tutorial utile che io sappia non ci sono al momento altri processi che beneficiano della potenza di calcolo GPU ma ho letto sul forum di PixInsight che stanno lavorando per implementare i CUDA di nVidia con altre funzioni di PixInsight, solo che non sanno ancora dire quando questo sarà completato. Quindi se non altro un motivo in più per scegliere queste GPU se si vuole usare PixInsight in futuro (o ora per le applicazioni neuronali oggetto di questo post..
Ciao
Marco


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MessaggioInviato: venerdì 30 dicembre 2022, 14:29 
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Iscritto il: martedì 26 gennaio 2010, 14:19
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Tutorial utilissimo, grazie Marco!
Appena ho un attimo di tempo provo a seguirlo, intanto ho iniziato a scaricare tutto l'occorrente
Pensare che proprio alcuni giorni fa con amici si discuteva delle prestazioni dei nostri pc per l'utilizzo con BlurXTerminator, ed avendo tutti pc non proprio di ultimo grido ci stavamo chiedendo cosa si potesse fare per migliorare le prestazioni senza necessariamente cambiare il pc :D

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MessaggioInviato: lunedì 16 gennaio 2023, 10:15 
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Grazie Marco per il tutorial, lo proverò senz'altro presto dal momento che ho una scheda nVidia anche se non è un fulmine.

Nicola

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MessaggioInviato: mercoledì 22 febbraio 2023, 11:56 
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Che dire, starXterminator è passato da 5 minuti abbondanti a 22secondi....
GRAZIE!

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MessaggioInviato: martedì 27 febbraio 2024, 18:19 
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Messaggi: 2871
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Vi segnalo che è appena uscita la versione Beta di NVIDIA App , che consente anche un aggiornamento automatico dei drivers

https://www.nvidia.com/it-it/software/nvidia-app/

Ciao

Mauro


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MessaggioInviato: martedì 27 febbraio 2024, 19:33 
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Località: Provincia di Bergamo, Bortle 5
Tipo di Astrofilo: Fotografo
Adesso che è tornato il thread in prima pagina, vorrei comunicare che Russel Croman ha pubblicato un post sul forum di PixInsight (spero non sia un problema condividerlo) dove è presente un link ad una repository che va inserito in PixInsight allo stesso modo con cui si installano BlurXTermeninator, NoiseXTermeninator e plugin vari.

Questa repository scarica il file TensorFlow adatto all'accelerazione GPU e il necessario per poi abilitarla, modifica automaticamente le variabili e al riavvio di PixInsight i processi che si avvalgono di reti neurali useranno (teoricamente) la GPU, finché questa sia una scheda video NVIDIA con almeno 2GB di VRAM.

Sottolineo che è una cosa SPERIMENTALE ancora in fase di testaggio. È presente un'altra repository per tornare alla versione CPU, ma si consiglia di fare almeno un backup del file "tensorflow.dll" nella cartella "bin" di PixInsight.

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Daniele Borsari
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