Le temps d'entraînement dans Capture Studio dépend principalement du matériel utilisé pour réaliser le modèle. Comprendre comment les performances du CPU et du GPU influencent ce processus vous aidera à optimiser votre système et à réduire considérablement la durée d'entrainement.

CPU vs GPU : Quelle est la différence ?

L'entraînement peut être effectué soit sur le CPU (processeur central), soit sur un GPU (carte graphique).

• CPU : Il traite les tâches de manière séquentielle et est disponible sur tous les systèmes. L'entraînement sur CPU est fiable, mais nettement plus lent, surtout pour les grands ensembles de données.
• GPU : Conçu pour le traitement parallèle, il est capable d'effectuer de nombreux calculs simultanément. Lorsqu'il est pris en charge, l'accélération par GPU peut réduire drastiquement le temps d'entraînement.

Pourquoi le GPU est-il plus rapide ?

L'entraînement d'un modèle implique un grand nombre d'opérations mathématiques répétitives. Les GPU sont spécifiquement conçus pour traiter ces opérations en parallèle, ce qui permet :

• Des vitesses d'itération plus élevées (plus d'itérations par seconde, ou it/s).
• Une réduction globale du temps d'entraînement.
• plus d'efficacité pour les grands ensembles de données de captures.

Pour les captures paramétriques, où les ensembles de données sont plus volumineux, la différence entre le CPU et le GPU peut être substantielle.

Différences de performance attendues

Bien que les performances varient selon le système, voici le comportement typique :

• CPU — Adapté aux captures instantanées ou aux petits ensembles de données ; temps d'entraînement plus longs.
• GPU — Recommandé pour les captures instantanées et paramétriques ; traitement significativement plus rapide

Dans de nombreux cas, l'entraînement sur GPU peut être plusieurs fois plus rapide que sur CPU.

Comment optimiser les performances d'entraînement

While performance varies by system, typical behaviour is:

• Utilisez l'accélération GPU (si disponible) : Sélectionnez GPU dans l'onglet Training des paramètres. C'est la méthode la plus efficace pour réduire le temps d'entraînement.
• Sélectionnez le bon périphérique GPU. Si plusieurs GPU sont disponibles, assurez-vous que le bon appareil est sélectionné :
• Systèmes Apple Silicon : Choisissez MPS (GPU d'Apple).
• Systèmes Windows : Choisissez votre carte graphique dédiée.
• Utilisez la fonction de test : Lancez le Test dans l'onglet Training pour mesurer les performances avant de démarrer un entraînement complet.
• Les résultats sont affichés en itération par seconde (it/s).
• Une valeur plus élevée indique un entraînement plus rapide.

Cela vous permet d'estimer la durée et de confirmer que votre système est bien configuré.

• Fermez les applications en arrière-plan : L'entraînement est gourmand en ressources. L'exécution d'autres applications demandeuses peut réduire les performances.
• Fermez les logiciels inutiles à l'entrainement.
• Évitez de lancer d'autres processus lourds pour le CPU ou le GPU pendant l'entraînement.
• Configurez votre système de manière optimale :
• Maintenez vos pilotes à jour (surtout les pilotes GPU sous Windows).
• Vérifiez que suffisamment de mémoire système est disponible.
• Confirmez que l'accélération matérielle est activée et fonctionnelle.

Quand utiliser le CPU ?

L'entraînement sur CPU reste approprié dans les cas suivants :

• Aucun GPU compatible n'est disponible.
• Vous effectuez de petites captures instantanées (snapshot) et les options GPU sont indisponibles.
• Les ressources GPU sont temporairement indisponibles ou utilisées par d'autres tâches.

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