Cum alegem un computer pentru procesarea imaginilor astronomice: CPU, RAM, SSD și teste reale

Acest articol este alcătuit din notițe și teste realizate în perioada 2020-2024. Modelele de CPU și de placă video, prețurile memoriei și scorurile Benchmark menționate în text se schimbă odată cu trecerea timpului – la achiziție, orientați-vă după informațiile actuale de pe piață.

„Ce calculator ar trebui să am pentru a rula PixInsight?” este o întrebare frecventă în comunitate. În ultimii ani am schimbat treptat mai multe computere și am testat destul de multe configurații cu scriptul oficial Benchmark. Acest articol adună experiența mea, organizată pe componente, într-un ghid de achiziție, la care am adăugat evoluția scorurilor obținute de-a lungul timpului.

Mai întâi despre PixInsight Benchmark

PixInsight oferă oficial un script de testare a performanței cu care puteți evalua cât de bine rulează PI pe propriul computer; la final se obțin trei scoruri: Total, CPU și Swap. Dacă doriți să rulați testul, nu uitați să actualizați mai întâi programul PI la cea mai recentă versiune.

Prima dată am testat pe computerul de la birou, folosit pentru prelucrarea imaginilor astronomice (AMD APU 2400G, DDR4 2666 14 GB, SSD M.2), iar cel mai bun rezultat a fost doar în jur de 6.414 la Total. După ce am făcut upgrade la procesor (AMD R5 4650G), scorul CPU s-a dublat direct, urcând la peste treisprezece mii, iar consumul total al întregului sistem nu a depășit 120 W – un rezultat care m-a mulțumit foarte mult. Acest scor a egalat chiar și desktopul meu obișnuit de acasă (R5-3600, 32 GB DDR4 3200).

Cum se aleg componentele

Până în 2023, pe măsură ce camera mea a trecut de la CCD la CMOS (IMX571, IMX455 etc.), iar imaginile au crescut de la peste zece milioane de pixeli la douăzeci și patru, apoi șaizeci de milioane de pixeli, specificațiile computerului meu de birou au început să devină insuficiente – simpla comutare între pasul anterior și cel următor dura trei secunde, ceea ce făcea comparația dintre imaginea dinainte și cea de după extrem de neintuitivă. În plus, în acel an au apărut în masă procese bazate pe AI, folosite în multe etape ale fluxului de lucru, așa că mi-am reorganizat logica de achiziție:

CPU

PI are nevoie de „multe nuclee, și toate să fie nuclee mari”. Pe un PC obișnuit, CPU-urile de nivel consumer high-end, cum ar fi AMD 7950X sau Intel i9-13900K, oferă performanțe mai bune. Trebuie menționat în mod special că versiunile X3D de la AMD nu aduc niciun avantaj pentru PI, iar performanța reală de productivitate poate fi chiar puțin sub cea a variantei standard 7950X – dacă nu doriți să jucați și jocuri video, alegeți varianta standard.

În plus, cineva a obținut cu un R9-7950X combinat cu Linux un scor de peste 50.000, depășind clar seria i9-13900 (procesul de fabricație TSMC pe 5 nm este într-adevăr puternic) – cei care doresc să își schimbe computerul în perioada următoare pot ține cont de astfel de combinații.

Placă video (VGA)

Pentru cei care prelucrează comete sau al căror flux de lucru necesită eliminarea repetată a stelelor și reducerea zgomotului, se recomandă adăugarea unei plăci video NVIDIA pe PC, pentru ca nucleele CUDA să ajute la accelerarea SXT, NXT și BXT. La prețurile de pe piață din acea perioadă, seria RTX 30 (de exemplu RTX 3060 sau 3060 Ti) era prima alegere. Dacă nu jucați jocuri video, varianta RTX 3060 12G este o alegere bună – economisește energie și oferă mai multă memorie VRAM, putând fi folosită chiar și pentru Stable Diffusion. (Testele detaliate pentru accelerarea GPU sunt tratate într-un articol separat.)

În cazul Mac, modelele de la M1 în sus activează automat accelerarea GPU.

SSD

Fișierele de prelucrat trebuie plasate cel puțin pe un SSD SATA pentru a rula; în contextul actual, este și mai bine să fie plasate pe un SSD M.2. Un SSD PCIe Gen3 este suficient, beneficiul de prelucrare adus de Gen4 fiind de fapt mic (este mai rapid doar la copierea fișierelor).

Ca observație suplimentară, dacă rulați testul Benchmark PI pe un RAMDISK, dar viteza ajunge doar la 4 GB/s, nu are prea mult sens – dacă RAMDISK-ul nu atinge cel puțin 10 GB/s, este mai bine să treceți direct la un SSD PCIe Gen4 accesibil ca preț (7 GB/s ar trebui să fie suficient de rapid).

RAM

PI utilizează memoria destul de eficient. Cu excepția cazului în care prelucrați numai imagini mari, de la senzori full frame în sus, 32 GB sunt deja suficienți. Dacă folosiți DDR4, puteți trece direct la 64 GB; DDR5 era încă destul de scump la momentul respectiv, așa că este suficient să începeți cu 32 GB și să adăugați ulterior, dacă este nevoie.

Aici este un aspect important: dacă memoria este insuficientă, nici cel mai rapid CPU nu își poate arăta adevărata performanță. Înainte de a rula un script sau un proces, PI estimează mai întâi memoria disponibilă; dacă spațiul nu este suficient pentru a alimenta toate firele de execuție, limitează direct numărul de fire de execuție disponibile. De exemplu, dacă fiecare fir de execuție are nevoie de 1,7 GB, iar memoria rămasă este de doar 19 GB, PI permite rularea a doar 9 fire de execuție; dar CPU-ul are de fapt 32 de fire de execuție, ceea ce înseamnă că 23 de fire de execuție așteaptă degeaba. PI recomandă oficial aproximativ 2 GB de memorie pentru fiecare fir de execuție – luând ca exemplu AMD 7950X (16 nuclee mari, 32 de fire de execuție), trebuie instalați cel puțin 64 GB pentru ca software-ul să își poată arăta întregul potențial.

Câteva dintre computerele mele testate

De-a lungul schimburilor succesive, am ajuns să am câteva computere reprezentative:

• Computer de birou AMD R5-2400G → R5-4650G: am învățat PI pentru prima dată pe computerul de birou cu 2400G, apoi am făcut upgrade la 4650G (performanță similară cu R5-3600), dar din cauza carcasei mici, în afară de CPU, memorie și SSD, nu am putut instala și o placă video suplimentară.
• Laptop de gaming AMD R7-5800H: 32 GB DDR4 3200, SSD M.2 Gen3, RTX 3060 Laptop 6G, cost total sub 40.000 NT$. Plăcerea de a face upgrade manual la RAM și SSD este de neprețuit, iar placa video este dedicată exclusiv eliminării stelelor accelerate prin CUDA.
• Computer desktop nou AMD R9-7950X: DDR5 6000 16G×2, sistem de răcire lichidă all-in-one 360, placă de bază B650, mai multe SSD-uri M.2 PCIe, RTX 3060 12G, sursă de 750 W. La asamblarea acestuia, am concentrat bugetul pe CPU, răcirea cu lichid și placa video, componentele cele mai relevante pentru prelucrarea imaginilor, și am redus cât mai mult restul perifericelor.

Spre sfârșitul anului 2024, după ce PI a fost actualizat la versiunea majoră 1.9 Lockhart, am făcut, ca de obicei, o nouă rundă de teste. Scorurile medii ale celor trei computere pe care le am sunt: R5-3600, folosit de aproape cinci ani, aproximativ 14.700; R7-5800H, folosit de trei ani, aproximativ 17.000; R9-7950X, folosit de aproape doi ani, aproximativ 29.800. 7950X, ca computer desktop principal, oferă o performanță excelentă chiar și după doi ani și pare că mai poate rezista încă doi ani, până apare noua generație de CPU-uri AMD. Bineînțeles, dacă ar fi să asamblez un computer chiar acum, un R9-9950X la vârf de gamă ar putea probabil să reziste alți cinci ani.

Câteva detalii ușor de trecut cu vederea

• Despre Apple ARM: începând cu versiunea 1.9, PI și-a schimbat motorul de calcul și trece treptat la suportul nativ pentru Apple ARM, în loc să ruleze prin emulator. Înainte de aceasta (în era 1.8.x), PI rula pe M1/M2 prin emulator, iar acest aspect trebuie luat în calcul la evaluarea performanței.
• Pragul CPU începând cu versiunea 1.9: începând cu versiunea 1.9, PixInsight nu mai acceptă CPU-uri vechi fără instrucțiuni AVX2/FMA3 (la Intel, cam înainte de trimestrul al doilea din 2013; la AMD, cam înainte de trimestrul al doilea din 2015) – pe aceste platforme vechi, noua versiune de PI nu se va putea instala. Cei care încă folosesc un PC vechi ar trebui să evalueze schimbarea computerului înainte de a trece la o versiune majoră nouă.
• Blocări la CPU-urile Intel K din generațiile 13/14: mai mulți pasionați au raportat că CPU-urile Intel din generațiile 13 și 14, versiunile K, se blochează la rularea PI cu setările implicite. Ulterior, producătorul a lansat o actualizare de BIOS care reduce performanța cu aproximativ 10%, dar asigură stabilitatea sistemului; cei care folosesc i9-13900K, 14900K sau 14700K pot actualiza și testa fără probleme.
• Timpul de la pornire influențează scorul: sub Windows, pentru a obține cel mai bun scor Benchmark, este ideal să rulați testul imediat după ce ați „oprit și repornit” computerul. În cazul computerului meu, o simplă repornire nu are efect – trebuie să opresc și să repornesc, altfel SSD-ul nu execută garbage collection; după aproximativ o săptămână de la pornire, viteza de citire secvențială a SSD-ului scade sub 3.000 MB/s. Oprirea și repornirea periodică sunt într-adevăr necesare.

Apropo: computerul pentru controlul achiziției

Pe lângă computerul principal pentru post-procesare, la locul de fotografiere este nevoie și de un computer de control, iar logica alegerii acestuia este complet diferită – accentul nu cade pe performanță, ci pe stabilitate și rezistență la condițiile de mediu. Mi-am procurat două module de memorie DDR5 pentru laptop, le-am combinat cu un SSD M.2 Gen3 mai vechi și am asamblat un computer mic bazat pe un procesor Intel 1240P, folosit ca sistem de control la fotografierea astronomică (controlează simultan o montură, două telescoape și două camere) și, în același timp, pentru live stacking. Nu are baterie, așa că nu se teme de temperaturile scăzute de la munte; dar, fiind un sistem cu ventilator, nu poate fi montat direct pe telescop.

Concluzie

La asamblarea unui computer pentru rularea PI, ordinea priorităților este, în linii mari: un CPU cu cât mai multe nuclee mari, suficientă memorie pentru numărul de fire de execuție, un SSD M.2 decent și, în funcție de fluxul de lucru, o placă video NVIDIA suplimentară. Specificațiile hardware se schimbă mereu, dar principiul „investiți bugetul în componentele cele mai relevante pentru prelucrarea imaginilor” nu se va perima prea curând.