Nouveau plugin NINA: CPU-GPU-Computing-for-NINA

[Wan186]

Ce nouveau plugin permet de faire tourner certaines parties de NINA qui sont en C#, en natif C++.
Le gain en performance serait assez conséquent... Tout le pipeline de traitement d'une image passerait de 17s à 6s sur un vieux Intel i5 6200U avec 4GB de RAM.
Même question: que pour 2PPA: certains l'ont essayé?

[Wan186]

Bon, je l'ai essayé mais juste en benchmark, pas en live pour l'instant.
Les résultats sur mon Mele Quiter 4C:

 

Donc passer de 8.271s à 3.975s, clairement c'est pas mal...

Puis j'ai fait une deuxième passe, en activant OpenCL, et en passant StarDetection de Hocus Focus à NINA:

 

Ce qui me choque assez là, c'est la différence de temps pour la détection des étoiles... C'est littéralement divisé par 10.
Mais ce n'est pas que le fait de passer de Nina à Hocus Focus. En désactivant le plugin CPU-GPU, je suis passé de 3679 ms à 5806 ms...

Et en désactivant les annotations, on passe alors de 3679ms à 1689 ms.

C'est sacrément prometteur.
 

Edited August 15 by Wan186

[Guest Ekrynox]

Bonjour,

Pour information sur le KPI du plugin de Benchmark.
A titre personnel, je trouve que ceux-ci ne donnent pas un aperçu réel du temps que prendra réellement un traitement dans NINA:

• Certains éléments sont exclusifs: (NoBlurCannyEdgeDetector + FastGaussianBlur) ou CannyEdgeDetector
• Tous ne sont pas forcément exécuter: CannyEdgeDetector et FastGaussianBlur sont dépend du paramétrage de NINA, Debayering seulement pour les OSC (non X-Trans), Hocus Focus, ...
• Des résolutions se mélanges donc difficile de se situer par rapport à son matériel: 8Mp OSC + 8/16/61Mp Mono
• Je ne suis pas sûr que tous les algorithmes soient exécutés sur des images à la bonne résolution: dépend des paramètres dans NINA.

Cette métrique (et le score qui en découle) n'est donc vraiment intéressante que pour comparer la performance d'un système relativement à un autre.

Toujours d'après moi, la métrique la plus importante pour l'utilisateur est "StarDetection (full)" qui exécute réellement le pipeline de NINA et ses paramètres (réduction de bruit, sensibilité, HocusFocus, ...), avec  pour seul défaut de ne pas être découpé par type (OSC/Mono) et résolution.

il y a 1 minute, Ekrynox a dit :

Bonjour,

Pour information sur les KPI du plugin de Benchmark.
À titre personnel, je trouve que ceux-ci ne donnent pas un aperçu réel du temps que prendra réellement un traitement dans NINA :

• Certains éléments sont exclusifs : (NoBlurCannyEdgeDetector + FastGaussianBlur) ou CannyEdgeDetector
• Tous ne sont pas forcément exécutés : CannyEdgeDetector et FastGaussianBlur dépendent du paramétrage de NINA, Debayering seulement pour les OSC (non X-Trans), Hocus Focus, ...
• Des résolutions se mélanges donc, difficile de se situer par rapport à son matériel : 8Mp OSC + 8/16/61Mp Mono
• Je ne suis pas sûr que tous les algorithmes soient exécutés sur des images à la bonne résolution : dépend des paramètres dans NINA.

Cette métrique (et le score qui en découle) n'est donc vraiment intéressante que pour comparer la performance d'un système relativement à un autre.

Toujours d'après moi, la métrique la plus importante pour l'utilisateur est "StarDetection (full)" qui exécute réellement le pipeline de NINA et ses paramètres (réduction de bruit, sensibilité, HocusFocus, ...), avec  pour seul défaut de ne pas être découpée par type (OSC/Mono) et résolution.

 

[Wan186]

Il y a 12 heures, Ekrynox a dit :

Bonjour,

Pour information sur le KPI du plugin de Benchmark.
A titre personnel, je trouve que ceux-ci ne donnent pas un aperçu réel du temps que prendra réellement un traitement dans NINA:

• Certains éléments sont exclusifs: (NoBlurCannyEdgeDetector + FastGaussianBlur) ou CannyEdgeDetector
• Tous ne sont pas forcément exécuter: CannyEdgeDetector et FastGaussianBlur sont dépend du paramétrage de NINA, Debayering seulement pour les OSC (non X-Trans), Hocus Focus, ...
• Des résolutions se mélanges donc difficile de se situer par rapport à son matériel: 8Mp OSC + 8/16/61Mp Mono
• Je ne suis pas sûr que tous les algorithmes soient exécutés sur des images à la bonne résolution: dépend des paramètres dans NINA.

Cette métrique (et le score qui en découle) n'est donc vraiment intéressante que pour comparer la performance d'un système relativement à un autre.

Toujours d'après moi, la métrique la plus importante pour l'utilisateur est "StarDetection (full)" qui exécute réellement le pipeline de NINA et ses paramètres (réduction de bruit, sensibilité, HocusFocus, ...), avec  pour seul défaut de ne pas être découpé par type (OSC/Mono) et résolution.

 

 

Oui. Pour moi en l'occurrence:

-color remaping

-star détection 

-bayerfilter16bpp

 

Je trouvais que le traitement de mes images était lent, et avec le plugin + NINA pour start detection et star annotation (même si désactivé), et en gardant Hocus Focus pour le stretch, c'est devenu très agréable sur mon matériel (testé avec des vieilles images et le file camera)