Як вибрати комп’ютер для обробки астрознімків: CPU, RAM, SSD і реальні тести

Ця стаття складена з нотаток і практичних тестів за 2020–2024 роки. Моделі CPU й відеокарт, ціни на пам’ять та показники Benchmark, згадані в тексті, з часом змінюються, тож під час вибору орієнтуйтеся на актуальну ринкову інформацію.

«Який комп’ютер зібрати, щоб запускати PixInsight?» — часте питання в спільноті. За останні роки я по черзі змінив кілька машин і перевірив чимало комбінацій офіційним скриптом Benchmark. У цій статті я впорядкував свій досвід за компонентами у вигляді путівника з вибору, а також додав зміни реальних показників за весь цей час.

Спочатку про PixInsight Benchmark

PixInsight офіційно надає скрипт для тестування продуктивності, який дає змогу оцінити, наскільки добре ваш комп’ютер запускає PI; після завершення він видає три показники: Total, CPU і Swap. Якщо хочете виміряти, не забудьте спершу оновити програму PI до найновішої версії.

Найперше я виміряв комп’ютер, який стоїть у компанії й використовується для обробки астрознімків (AMD APU 2400G, DDR4 2666 14GB, M.2 SSD) — найкращий результат становив лише близько Total 6414. Пізніше, після оновлення процесора (AMD R5 4650G), показник CPU одразу подвоївся й піднявся до понад 13000, а загальне енергоспоживання всієї системи не перевищувало 120 Вт — результат мене дуже потішив. Цей показник навіть зрівнявся з домашнім десктопом звичайного розміру (R5-3600, 32GB DDR4 3200).

Ранній результат запуску PixInsight Benchmark на AMD APU 2400G Показник Benchmark на платформі AMD R5-3600

Як вибирати кожен компонент

До 2023 року, коли камери перейшли з CCD на CMOS (IMX571, IMX455 тощо), зображення зросли з трохи більш ніж десяти мільйонів пікселів до двадцяти чотирьох, а то й шістдесяти мільйонів, і характеристик мого колишнього офісного ПК стало не вистачати — саме перемикання «крок назад/крок вперед» займало три секунди, тому порівнювати зображення до й після обробки було геть неінтуїтивно. До того ж того року масово з’явилися процеси на основі ШІ, потрібні на багатьох етапах робочого процесу, тож я наново впорядкував свою логіку вибору:

CPU

PI потребує «багато ядер, і всі великі». На типових ПК потужні споживчі CPU верхнього класу на кшталт AMD 7950X або Intel i9-13900K показують кращу продуктивність. Варто окремо зауважити: версії AMD X3D не дають жодного бонусу для PI, а їхня реальна продуктивність у робочих задачах може бути навіть трохи нижчою за звичайну версію 7950X — якщо ви не плануєте ще й грати, обирайте звичайну версію.

Крім того, хтось колись запустив R9-7950X у парі з Linux і отримав показник понад 50000, повністю розгромивши серію i9-13900 (5-нм технологія TSMC справді потужна). Тим, хто найближчим часом планує оновити систему, варто звернути увагу на таку комбінацію.

Верхні позиції рейтингу PixInsight Benchmark, де вирізняється R9-7950X + Linux

Відеокарта (VGA)

Тим, хто обробляє комети або кому в робочому процесі доводиться постійно видаляти зорі й шум, на PC раджу додати відеокарту NVIDIA, щоб ядра CUDA допомагали пришвидшувати SXT, NXT і BXT. За тодішніми ринковими цінами першим вибором була серія RTX 30 (наприклад, RTX 3060 чи 3060 Ti). Якщо ви не граєте, версія RTX 3060 12G — непоганий варіант: економна, з більшим обсягом VRAM, і нею навіть можна попутно запускати Stable Diffusion. (Докладні виміри прискорення на GPU — в окремій статті.)

На боці Mac моделі від M1 і новіше автоматично вмикають прискорення GPU.

SSD

Файли, які ви обробляєте, варто щонайменше тримати на SATA SSD; за нинішньою типовою ситуацією ще краще тримати їх на M.2 SSD. SSD PCIe Gen3 цілком достатньо, а користь від Gen4 для обробки насправді невелика (швидше лише під час копіювання файлів).

До речі, якщо запускати PI Benchmark на RAMDISK, а швидкість виходить лише 4GB/s, це майже не має сенсу — якщо RAMDISK не дотягує бодай до 10GB/s, краще одразу перейти на недорогий PCIe Gen4 SSD (7GB/s мало б бути достатньо швидко).

RAM

PI досить ефективно використовує пам’ять. Якщо ви не обробляєте виключно великі зображення з повнокадрових і більших сенсорів, 32GB уже достатньо. Якщо у вас DDR4, можна одразу брати 64GB; DDR5 на той час усе ще коштувала дорожче, тож почніть із 32GB і додайте пізніше за потреби.

Тут є важливий момент: якщо пам’яті бракує, навіть найшвидший CPU не розкриє свого потенціалу. Перш ніж виконати скрипт або процес, PI спочатку оцінює доступну пам’ять, і якщо простору не вистачає, щоб забезпечити всі потоки (thread), він одразу обмежує кількість доступних потоків. Наприклад, якщо кожному потоку потрібно 1.7GB, а вільної пам’яті лишилося лише 19GB, PI пропустить лише 9 потоків; але ваш CPU має аж 32 потоки, тобто 23 потоки просто простоюють. Офіційно PI рекомендує близько 2GB пам’яті на кожен потік — на прикладі AMD 7950X (16 великих ядер, 32 потоки) потрібно встановити щонайменше 64GB, щоб програма розкрилася повністю.

Ситуація, коли PixInsight автоматично обмежує кількість доступних потоків у разі нестачі пам’яті

Кілька моїх реальних тестових машин

За весь час заміни техніки в мене назбиралося кілька показових машин:

Офісний ПК AMD R5-2400G → R5-4650G: я вперше вчився PI саме на офісному ПК з 2400G, пізніше оновив до 4650G (продуктивність приблизно на рівні R5-3600), але через невеликий корпус, крім CPU, пам’яті й SSD, встановити додаткову відеокарту було нікуди.
Ігровий ноутбук AMD R7-5800H: 32GB DDR4 3200, M.2 Gen3 SSD, RTX 3060 Laptop 6G, загальна вартість — менш ніж 40000 нових тайванських доларів. Задоволення від ручного оновлення RAM і SSD — безцінне, а відеокарта працює виключно на прискорення видалення зір через CUDA.
Новий десктоп AMD R9-7950X: DDR5 6000 16G×2, моноблочне водяне охолодження 360, материнська плата B650, кілька M.2 PCIe SSD, RTX 3060 12G, блок живлення 750W. Складаючи цю машину, я зосередив бюджет на компонентах, найтісніше пов’язаних з обробкою зображень — CPU, водяному охолодженні, відеокарті, — а решту периферії максимально скоротив.

Характеристики та Benchmark нового десктопа R9-7950X Показник PI Benchmark ігрового ноутбука R7-5800H

Наприкінці 2024 року, після оновлення PI до великої версії 1.9 Lockhart, я, як завжди, провів ще одне коло тестів. Середні показники цих трьох машин становили: R5-3600, яким я користуюся вже майже п’ять років, — близько 14700, трирічний R7-5800H — близько 17000, а майже дворічний R9-7950X — близько 29800. 7950X як основний десктоп після двох років і досі показує чудову боєздатність, і схоже, зможе протриматися ще два роки, поки чекаю на нове покоління CPU від AMD. Звісно, якщо збирати систему просто зараз і одразу взяти топовий R9-9950X, її, мабуть, вистачить ще на п’ять років.

Порівняння показників Benchmark трьох комп’ютерів після оновлення PixInsight 1.9

Кілька деталей, які легко проминути

Про Apple ARM: починаючи з версії 1.9, PI змінив обчислювальний рушій і поступово переходить до нативної підтримки Apple ARM, а не до роботи через емулятор. До цього (в епоху 1.8.x) PI на M1/M2 працював через емулятор, і це варто враховувати під час оцінки продуктивності.
Поріг CPU від версії 1.9: починаючи з версії 1.9, PixInsight більше не підтримує старі CPU без інструкцій AVX2/FMA3 (Intel — приблизно до другого кварталу 2013 року, AMD — приблизно до другого кварталу 2015 року); на таких старих платформах нову версію PI встановити не вдасться. Тим, хто досі користується старим ПК, раджу оцінити заміну техніки перед переходом на велику версію.
Збої CPU Intel K 13/14-го покоління: кілька однодумців повідомляли, що процесори Intel K-серії 13-го та 14-го поколінь із заводськими налаштуваннями зависають під час запуску PI. Пізніше виробник випустив оновлення BIOS, яке знижує продуктивність приблизно на 10%, але забезпечує стабільність системи; тим, хто користується i9-13900K, 14900K чи 14700K, варто оновитися й перевірити.
Час роботи після ввімкнення впливає на результат: у Windows, щоб отримати найкращий показник Benchmark, найкраще запускати тест одразу після «вимкнення й повторного ввімкнення», щойно система завантажилася. На моєму комп’ютері звичайного перезавантаження недостатньо — обов’язково потрібно вимкнути й увімкнути знову, інакше SSD не виконає збирання сміття (garbage collection); приблизно через тиждень роботи швидкість послідовного читання SSD падає нижче 3000MB/s. Періодичне вимкнення й повторне ввімкнення справді необхідне.

Вплив тривалості роботи після ввімкнення на показник Benchmark і швидкість читання SSD

До речі: комп’ютер для керування зйомкою

Окрім основної машини для постобробки, на місці зйомки потрібен ще один комп’ютер для керування, і логіка його вибору зовсім інша — головне тут не продуктивність, а стабільність і стійкість до умов довкілля. Я роздобув два модулі пам’яті DDR5 для ноутбука, поєднав їх зі старим M.2 Gen3 SSD і зібрав невеликий комп’ютер на базі ядра Intel 1240P — він працює як комп’ютер керування під час астрофотозйомки (одночасно керує одним монтуванням, двома телескопами й двома камерами) і водночас для стекінгу в реальному часі. У нього немає акумулятора, тож він не боїться низьких температур у горах; але це система з вентилятором, тому встановити її прямо на телескоп не можна.

Комп’ютер для керування зйомкою, зібраний на Intel 1240P

Підсумок

Збираючи комп’ютер для роботи з PI, порядок пріоритетів приблизно такий: CPU з багатьма великими ядрами, достатньо пам’яті під кількість потоків, пристойний M.2 SSD, а далі, залежно від робочого процесу, — відеокарта NVIDIA. Характеристики заліза постійно змінюються з часом, але принцип «вкладати бюджет у те, що найбільше пов’язане з обробкою зображень» навряд чи застаріє швидко.