खगोलीय छवि प्रोसेसिंग के लिए कंप्यूटर कैसे चुनें: CPU, RAM, SSD और वास्तविक परीक्षण

यह लेख 2020 से 2024 के बीच लिए गए नोट्स और स्वयं किए गए परीक्षणों से संकलित है। यहाँ जिन CPU और ग्राफ़िक्स कार्ड के मॉडल, मेमोरी की क़ीमतों और Benchmark स्कोर का ज़िक्र है, वे सब समय के साथ बदलते रहते हैं, इसलिए ख़रीदारी करते समय कृपया उस समय की बाज़ार जानकारी को ही आधार बनाएँ।

“PixInsight चलाने के लिए कैसा कंप्यूटर जोड़ना चाहिए?” — यह कम्युनिटी में अक्सर पूछा जाने वाला सवाल है। पिछले कुछ वर्षों में मैंने एक के बाद एक कई मशीनें बदलीं, और आधिकारिक Benchmark स्क्रिप्ट से कई सारे संयोजन भी नाप डाले। इस लेख में मैंने अपने अनुभव को पुर्ज़ों के हिसाब से सजाकर एक ख़रीदारी गाइड बनाया है, और साथ में अब तक दर्ज किए गए परीक्षण स्कोर का उतार-चढ़ाव भी जोड़ा है।

सबसे पहले PixInsight Benchmark की बात

PixInsight आधिकारिक रूप से एक परफ़ॉर्मेंस टेस्ट स्क्रिप्ट देता है, जिससे आप आँक सकते हैं कि आपका कंप्यूटर PI को कितनी अच्छी तरह चला पाता है; चल जाने के बाद यह Total, CPU और Swap — ये तीन स्कोर देता है। अगर आपको इसे नापना है, तो याद रखिए कि पहले PI को नवीनतम संस्करण पर अपडेट कर लें, फिर चलाएँ।

सबसे पहले मैंने उस कंप्यूटर पर नाप लिया था जो दफ़्तर में रखा है और खगोलीय तस्वीरों की प्रोसेसिंग के काम आता है (AMD APU 2400G, DDR4 2666 14GB, M.2 SSD) — और सबसे अच्छा नतीजा भी Total 6414 के आसपास ही रहा। बाद में प्रोसेसर अपग्रेड करने पर (AMD R5 4650G) CPU स्कोर सीधे दोगुना हो गया और तेरह हज़ार से ऊपर जा पहुँचा, और पूरे सिस्टम की कुल बिजली खपत 120 वाट से ज़्यादा नहीं थी — इस प्रदर्शन से मैं बहुत संतुष्ट हुआ। यह स्कोर तो घर पर रखे सामान्य आकार के डेस्कटॉप (R5-3600, 32GB DDR4 3200) के बराबर ही निकला।

शुरुआती दौर में AMD APU 2400G पर PixInsight Benchmark चलाने का नतीजा AMD R5-3600 प्लेटफ़ॉर्म का Benchmark स्कोर

अलग-अलग पुर्ज़े कैसे चुनें

2023 तक आते-आते, जैसे-जैसे कैमरे CCD से CMOS (IMX571, IMX455 आदि) पर आ गए, छवियाँ एक करोड़ कुछ पिक्सेल से बढ़कर दो करोड़ चालीस लाख और फिर छह करोड़ पिक्सेल की हो गईं, और मेरी पुरानी ऑफ़िस मशीन की स्पेसिफ़िकेशन हाँफने लगी — सिर्फ़ undo/redo के बीच अदला-बदली करने में ही तीन सेकंड लग जाते थे, जिससे प्रोसेसिंग से पहले और बाद की छवियों की तुलना करना बेहद ग़ैर-सहज हो गया। इसके ऊपर इसी साल AI प्रोसेस बड़ी संख्या में आए और वर्कफ़्लो के कई चरणों में उनकी ज़रूरत पड़ने लगी। तो मैंने ख़रीदारी का तर्क नए सिरे से जमाया:

CPU

PI को चाहिए “ज़्यादा कोर, और वे सब बड़े कोर हों”। मुख्यधारा के PC पर AMD 7950X या Intel i9-13900K जैसे कंज़्यूमर हाई-एंड CPU का प्रदर्शन बेहतर रहता है। ख़ास तौर पर याद दिला दूँ: AMD के X3D संस्करण से PI को कोई फ़ायदा नहीं मिलता, और असल उत्पादकता प्रदर्शन तो शायद सामान्य 7950X से थोड़ा कम ही रहे — जब तक आप साथ-साथ गेम भी न खेलना चाहें, सामान्य संस्करण ही चुन लीजिए।

इसके अलावा, किसी ने कभी R9-7950X को Linux के साथ चलाकर पचास हज़ार से ऊपर का स्कोर निकाला था और i9-13900 शृंखला को सीधे कुचल दिया था (TSMC की 5nm प्रक्रिया वाक़ई ज़बरदस्त है)। जो लोग निकट भविष्य में मशीन बदलने की सोच रहे हैं, वे इस तरह के संयोजनों पर नज़र रख सकते हैं।

PixInsight Benchmark की शीर्ष रैंकिंग, जिसमें R9-7950X + Linux का प्रदर्शन अलग ही दिखता है

ग्राफ़िक्स कार्ड (VGA)

जो लोग धूमकेतु प्रोसेस करते हैं, या जिनके वर्कफ़्लो में बार-बार तारे हटाने और शोर घटाने की ज़रूरत पड़ती है, उन्हें PC पर एक NVIDIA ग्राफ़िक्स कार्ड जोड़ लेने की सलाह है, ताकि CUDA कोर SXT, NXT और BXT को तेज़ करने में मदद कर सकें। उस समय के बाज़ार भाव के हिसाब से RTX 30 शृंखला (जैसे RTX 3060 या 3060 Ti) पहली पसंद थी। अगर आप गेम नहीं खेलते, तो RTX 3060 12G संस्करण एक अच्छा विकल्प है — बिजली कम खाता है, VRAM भी ज़्यादा है, और साथ-साथ Stable Diffusion तक चलाया जा सकता है। (GPU त्वरण के विस्तृत परीक्षणों पर एक अलग समर्पित लेख है।)

Mac की ओर, M1 और उससे आगे की मशीनों पर GPU त्वरण अपने आप सक्रिय हो जाता है।

SSD

कम से कम, जिन फ़ाइलों पर काम करना है उन्हें SATA SSD पर रखकर चलाइए; आजकल की मुख्यधारा को देखते हुए उन्हें M.2 SSD पर रखना और भी बेहतर है। PCIe Gen3 का SSD काफ़ी है; Gen4 से प्रोसेसिंग में जो फ़ायदा मिलता है वह असल में बहुत कम है (सिर्फ़ फ़ाइलें कॉपी करते समय ही ज़्यादा तेज़ पड़ता है)।

वैसे बता दूँ, अगर आप PI Benchmark को RAMDISK पर चलाएँ लेकिन गति सिर्फ़ 4GB/s तक ही पहुँचे, तो उसका कोई ख़ास मतलब नहीं — अगर RAMDISK कम से कम 10GB/s तक न पहुँच पाए, तो उससे बेहतर है कि सीधे एक किफ़ायती PCIe Gen4 SSD ले लिया जाए (7GB/s तो काफ़ी तेज़ होना ही चाहिए)।

RAM

PI मेमोरी का इस्तेमाल काफ़ी कुशलता से करता है। जब तक आप फ़ुल-फ़्रेम या उससे बड़े सेंसर की बड़ी छवियाँ ही न प्रोसेस कर रहे हों, 32GB पहले से ही पर्याप्त है। अगर आप DDR4 इस्तेमाल कर रहे हैं, तो सीधे 64GB तक जा सकते हैं; DDR5 उस समय अब भी महँगा था, इसलिए पहले 32GB लीजिए और ज़रूरत पड़ने पर बढ़ा लीजिए।

यहाँ एक अहम बात है: मेमोरी कम पड़ जाए, तो कितना ही तेज़ CPU क्यों न हो, वह अपनी पूरी क्षमता नहीं दिखा पाता। PI किसी स्क्रिप्ट या प्रोसेस को चलाने से पहले उपलब्ध मेमोरी का अनुमान लगाता है; अगर सारे थ्रेड को खिलाने भर की जगह न हो, तो वह सीधे इस्तेमाल-योग्य थ्रेड की संख्या सीमित कर देता है। मिसाल के तौर पर, अगर हर थ्रेड को 1.7GB चाहिए और मेमोरी सिर्फ़ 19GB बची है, तो PI केवल 9 थ्रेड ही चलने देगा; जबकि आपके CPU में साफ़-साफ़ 32 थ्रेड हैं — यानी 23 थ्रेड यूँ ही बैठे इंतज़ार कर रहे हैं। PI की आधिकारिक सिफ़ारिश है कि हर थ्रेड के लिए लगभग 2GB मेमोरी हो — AMD 7950X (16 बड़े कोर, 32 थ्रेड) को ही लीजिए: सॉफ़्टवेयर पूरी तरह अपनी क्षमता दिखा सके, इसके लिए कम से कम 64GB लगाना ही होगा।

मेमोरी कम पड़ने पर PixInsight द्वारा इस्तेमाल-योग्य थ्रेड संख्या अपने आप सीमित कर दिए जाने की स्थिति

मेरी कुछ परीक्षण मशीनें

मशीनें बदलते-बदलते मेरे पास कुछ प्रतिनिधि मशीनें जमा हो गई हैं:

ऑफ़िस मशीन AMD R5-2400G → R5-4650G: मैंने PI सबसे पहले इसी 2400G वाली ऑफ़िस मशीन पर सीखा था, बाद में उसे 4650G तक चढ़ाया (प्रदर्शन लगभग R5-3600 के बराबर), लेकिन छोटे केस की मजबूरी के चलते CPU, मेमोरी और SSD के अलावा कोई अतिरिक्त ग्राफ़िक्स कार्ड लगाने की गुंजाइश नहीं थी।
गेमिंग लैपटॉप AMD R7-5800H: 32GB DDR4 3200, M.2 Gen3 SSD, RTX 3060 Laptop 6G — कुल ख़र्च 40,000 ताइवानी डॉलर से भी कम। RAM और SSD ख़ुद हाथ से अपग्रेड करने का मज़ा अनमोल है, और ग्राफ़िक्स कार्ड को CUDA से तारे हटाने की गति बढ़ाने के काम पर ही लगा रखा है।
नया डेस्कटॉप AMD R9-7950X: DDR5 6000 16G×2, 360 ऑल-इन-वन लिक्विड कूलर, B650 मदरबोर्ड, कई M.2 PCIe SSD, RTX 3060 12G, 750W पावर सप्लाई। इसे जोड़ते समय मैंने बजट उन्हीं हिस्सों पर केंद्रित किया जो छवि प्रोसेसिंग से सबसे ज़्यादा जुड़े हैं — CPU, लिक्विड कूलिंग और ग्राफ़िक्स कार्ड — और बाक़ी परिधीय उपकरणों में जितनी हो सकी उतनी कटौती की।

नए जोड़े गए R9-7950X डेस्कटॉप की स्पेसिफ़िकेशन और Benchmark गेमिंग लैपटॉप R7-5800H का PI Benchmark स्कोर

2024 के आख़िर तक, PI के बड़े संस्करण 1.9 Lockhart पर अपडेट हो जाने के बाद मैंने हमेशा की तरह एक और दौर का परीक्षण किया। मेरे पास मौजूद इन तीन मशीनों के औसत स्कोर क्रमशः ये रहे: क़रीब पाँच साल से चल रहा R5-3600 लगभग 14700, तीन साल पुराना R7-5800H लगभग 17000, और क़रीब दो साल पुराना R9-7950X लगभग 29800। मुख्य डेस्कटॉप के तौर पर 7950X दो साल बाद भी ज़बरदस्त दमख़म रखता है, और लगता है कि AMD की अगली पीढ़ी के CPU का इंतज़ार करते हुए यह दो साल और खींच ले जाएगा। बेशक, अगर अभी नई मशीन जोड़नी हो, तो सीधे शिखर पर यानी R9-9950X पर चढ़ जाने से शायद पाँच साल और निकल जाएँ।

PixInsight 1.9 अपडेट के बाद तीनों कंप्यूटरों के Benchmark स्कोर की तुलना

कुछ आसानी से नज़रअंदाज़ हो जाने वाली बातें

Apple ARM के बारे में: PI ने 1.9 संस्करण से अपना कंप्यूटेशन इंजन बदल दिया है और एमुलेटर के ज़रिये चलने के बजाय धीरे-धीरे मूल (नेटिव) Apple ARM समर्थन की ओर बढ़ रहा है। उससे पहले (1.8.x के दौर में) M1/M2 पर PI एमुलेटर से चलता था, इसलिए प्रदर्शन आँकते समय इस बात को हिसाब में लेना चाहिए।
1.9 से आगे की CPU शर्त: PixInsight 1.9 संस्करण से उन पुराने CPU का समर्थन नहीं करता जिनमें AVX2/FMA3 निर्देश नहीं हैं (Intel में मोटे तौर पर 2013 की दूसरी तिमाही से पहले, AMD में मोटे तौर पर 2015 की दूसरी तिमाही से पहले); इन पुराने प्लेटफ़ॉर्म पर नया PI इंस्टॉल ही नहीं हो पाएगा। जो लोग अब भी पुराने PC पर हैं, उन्हें सलाह है कि बड़े संस्करण पर चढ़ने से पहले मशीन बदलने का आकलन कर लें।
Intel 13/14वीं पीढ़ी के K संस्करण का क्रैश होना: कई साथी शौक़ीनों ने बताया है कि Intel की 13वीं और 14वीं पीढ़ी के K शृंखला CPU डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स पर PI चलाने से क्रैश हो जाते हैं। बाद में निर्माता ने BIOS अपडेट जारी किया, जिससे प्रदर्शन लगभग 10% गिरता है लेकिन सिस्टम की स्थिरता पक्की हो जाती है; जो लोग i9-13900K, 14900K या 14700K इस्तेमाल करते हैं, वे अपडेट करके परख सकते हैं।
मशीन कितनी देर से चालू है, इसका स्कोर पर असर पड़ता है: Windows पर सबसे अच्छा Benchmark स्कोर पाने के लिए सबसे अच्छा यही है कि “मशीन बंद करके दोबारा चालू करने” के तुरंत बाद, ताज़ा बूट हुई हालत में इसे चलाया जाए। मेरे कंप्यूटर की बात करूँ तो सिर्फ़ रीस्टार्ट करने से कुछ नहीं होता; बंद करके दोबारा चालू करना ही पड़ता है, वरना SSD अपना गारबेज कलेक्शन नहीं चलाता। चालू रहे क़रीब एक हफ़्ता बीत जाने पर SSD की क्रमिक पठन गति गिरकर 3000MB/s से भी नीचे चली जाती है। समय-समय पर मशीन बंद करके दोबारा चालू करना वाक़ई ज़रूरी है।

मशीन कितनी देर से चालू है, इसका Benchmark स्कोर और SSD पठन गति पर पड़ने वाला असर

वैसे एक बात: शूटिंग नियंत्रण वाला कंप्यूटर

पोस्ट-प्रोसेसिंग वाली मुख्य मशीन के अलावा, शूटिंग स्थल पर एक नियंत्रण कंप्यूटर की भी ज़रूरत पड़ती है, और उसे चुनने का तर्क बिलकुल अलग है — यहाँ अहम बात प्रदर्शन नहीं, बल्कि स्थिरता और वातावरण झेलने की क्षमता है। मैंने DDR5 लैपटॉप मेमोरी की दो स्टिक जुगाड़ीं, उनके साथ एक पुराना M.2 Gen3 SSD जोड़ा, और Intel 1240P कोर वाला एक छोटा कंप्यूटर बना डाला, जो खगोलीय छवियों की शूटिंग के दौरान नियंत्रण मशीन (एक माउंट, दो दूरबीनें और दो कैमरे — सब एक साथ नियंत्रित) और साथ ही लाइव स्टैकिंग का काम करता है। इसमें बैटरी नहीं है, इसलिए पहाड़ों की कड़ाके की ठंड से डर नहीं; लेकिन यह पंखे वाला सिस्टम है, इसलिए इसे सीधे दूरबीन पर नहीं लगाया जा सकता।

Intel 1240P से जोड़ा गया शूटिंग नियंत्रण कंप्यूटर

सारांश

PI चलाने के लिए कंप्यूटर जोड़ते समय प्राथमिकता का क्रम मोटे तौर पर यह है: ज़्यादा बड़े कोर वाला CPU, थ्रेड संख्या के अनुरूप पर्याप्त मेमोरी, एक ढंग का M.2 SSD, और फिर वर्कफ़्लो को देखते हुए एक NVIDIA ग्राफ़िक्स कार्ड। हार्डवेयर की स्पेसिफ़िकेशन युग-दर-युग बदलती रहेंगी, लेकिन “बजट को छवि प्रोसेसिंग से सबसे ज़्यादा जुड़े हिस्सों में लगाना” वाला सिद्धांत इतनी जल्दी पुराना नहीं पड़ता।