都内からの天体写真

年明けに CPU を交換しようと思っていたのですが、候補の Core i7 12700 の価格が上がっていること、合わせて買おうと思っていたマザーとのセットがツクモネットショップにあったこと、年末年始がひまなことから、急遽 68,980 円で購入しました。 現在の第 8 世代 CPU である、 Core i5 8400 と比較すると、スレッド数が３倍以上になっています。これがどのように影響するか調べてみました。 ・ Core i5 8400 （ 6 コア 6 スレッド） ・ Core i7 12700 （ 12 コア 20 スレッド） 1260 枚の画像処理時間 おたまじゃくし星雲を撮影した 420 枚の fits 画像を、 PixInsight の WBPP を使って、ディベイヤーして 1260 枚の RGB 画像に分離し、 RGB 別にレジストレーション、ローカルノーマライゼーション、インテグレーションをします。 撮影カメラは ZWO ASI 533MC （約 900 万画素）ですので、 fits ファイルは 17.2MB とそれほど大きくはありませんが、ディベイヤー後の xsif ファイルは 103MB と大きくなります。 CPU （とマザーボード）以外は、同じ条件です。メモリは 64GB で、 GPU は NVIDIA Geforce GTX1650 、 PixInsight の作業ドライブは、 256GB の SSD に割り当てています（およそ半分を使います）。 Core i5 8400 の処理時間を、 WBPP の Execution Monitor とストップウォッチを使って測ってみました。なお、ダークはマスターを使いますし、フラットは毎回撮影後にインテグレーションしていますので、ダーク・フラットのインテグレーションはスキップされます。合計時間は 5 時間 20 分（ 320 分）でした。 同じように、 Core i7 12700 の Execution Monitor は次のようになっており、処理時間は 1 時間 33 分（ 93 分）でした。 Core i5 の 320 分と Core i7 の 93 分を比較すると、 29 ％の処理時間で済んでいます。半分以下になるだろうとは思っていましたが、 1/3 以下になりました。単...

10 時間を超える画像を、 PixInsight の WBPP を使って RGB 別に処理すると、終了までに 5 時間を超えるようになりました。現在の CPU は第 8 世代の Core i5 8400 ですので、これはなんとかしなければと思うようになりました。もう新しい世代への移行時期ですね。 もう一つ気になったのは、 StarXTerminator でのスターレス画像作成にひどく時間がかかっていることです。調べてみると 1 枚のスターレス画像を作るのに、 5 分 54 秒もかかります。現在のグラフィックボードは、 ASUSTeK の NVIDIA GTX750Ti です。発売が 2014 年だそうですからもう 8 年も前になります。さすがに古くなっています。なによりビデオメモリが 2GB しかありませんから、 NVIDIA の CUDA （ Compute Unified Device Architecture ）が使えません。 そこで、まずビデオカードを更新して、 CUDA を使って StarXTerminator を高速化することから始めてみることにしました。購入したのは、エントリーモデルですが 4GB のメモリがある MSI GEFORCE GTX1650 で、メルカリで 13,000円 でした（財布に優しいので助かります）。同じ画像を使って、速度を測ってみると 42.6 秒でした。以前の 5 分 54 秒と比較すると、 8.3 倍速くなっています。この程度の投資で、これだけの結果が得られるのは驚きです。 ビデオカードのメモリが実際に使われていることが、タスクマネージャーのパフォーマンスグラフでも確認できました。 CUDA の設定 CUDA の設定は結構面倒でしたので、覚書としてまとめておきたいと思います。参考にしたのは、次の StarNet を CUDA で高速化するサイトです。 https://www.williamliphotos.com/starnet-cuda (1) CUDA のインストール NVIDIA のサイトで、 CUDA Toolkit 12.0 をダウンロードして、インストールします。 https://devel...