背景需求:
由于 Win 系统的 StarXTerminator 默认是运行在 CPU 上,导致处理速度贼慢。而 MAC 系统的 StarXTerminator 是自动运行在 GPU 上,处理速度遥遥领先。因此,本文提供一个指南,让 Win 系统的 StarXTerminator 也能支持 GPU 加速。
测试环境:
系统 Windows 11,显卡 NVIDIA RTX 5060,Photoshop 2025
准备工作:
- 下载 NVIDIA CUDA Toolkit,链接:developer.nvidia.com/cuda-11-8-0…
- 下载 NVIDIA cuDNN,链接:developer.nvidia.com/downloads/c…
- 下载 Zlib,链接:www.winimage.com/zLibDll/zli…
- 下载 Tensorflow GPU 版本,链接:storage.googleapis.com/tensorflow/…
省流版准备工作:
为了给大家省时间,我已经把要用到的精简好,并放到了网盘,链接:pan.baidu.com/s/1OjB2uQt_…
安装步骤:
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安装 CUDA Toolkit
- 运行下载的 CUDA Toolkit 安装程序,按照提示点下一步。
- “安装选项” 选择“自定义”,把勾选取消掉,只选择 CUDA - Runtime - Libraries
- 继续点击下一步,等待安装完成。
- 安装完成后,检查环境变量:
- 右键“此电脑” -> “属性” -> “高级系统设置” -> “环境变量”
- 在“系统变量”中找到“Path”,点击“编辑”,检查是否包含以下路径(如果没有就添加上去):
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\binC:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\libnvvp
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安装 cuDNN
- 解压
cudnn-windows-x86_64-8.9.7.29_cuda11-archive.zip - 将
lib文件夹里面的所有文件复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\bin
- 解压
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安装 Zlib
- 解压
zlib123dllx64.zip - 将解压后的
dll_x64文件夹里面的zlibwapi.dll文件复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\bin
- 解压
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替换 StarXTerminator 目录下的文件
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找到 StarXTerminator 的安装目录,通常在
C:\Program Files\Common Files\RC-Astro\StarXTerminator -
备份里面的
tensorflow.dll(把原本的文件重命名一下即可,如tensorflow.dll_bak) -
解压
libtensorflow-gpu-windows-x86_64-2.6.0.zip,将解压后的lib文件夹里面的tensorflow.dll复制到 StarXTerminator 的安装目录 -
将
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\bin目录下的以下文件复制到 StarXTerminator 的安装目录:cublas64_11.dll cublasLt64_11.dll cudart64_110.dll cudnn64_8.dll cudnn_adv_infer64_8.dll cudnn_cnn_infer64_8.dll cudnn_ops_infer64_8.dll cufft64_10.dll curand64_10.dll cusolver64_11.dll cusparse64_11.dll nvrtc64_112_0.dll tensorflow.dll
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添加环境变量
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右键“此电脑” -> “属性” -> “高级系统设置” -> “环境变量”
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在“系统变量”下点击“新建”,变量名填写
TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH变量值填写true,点击 “确定” -
在“系统变量”中找到“Path”,点击“编辑”,添加 StarXTerminator 的安装目录路径:
C:\Program Files\Common Files\RC-Astro\StarXTerminator
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验证步骤:
- 打开 Photoshop,并打开一张测试图
- 运行 StarXTerminator 进行处理(第一次启动可能会有点慢,后续就会正常)
- 打开任务管理器,切换到“性能”选项卡,查看 GPU 使用率是否有明显提升
- 如果 GPU 使用率明显提升,说明配置成功