За последние несколько лет компания Nvidia значительно преуспела благодаря высокой ценности своих графических процессоров для ускорения искусственного интеллекта. Хотя большинство пользователей обычно применяют эти видеокарты Nvidia в основном для игр, почему бы не использовать их и для задач ИИ? Недавно Nvidia представила свой экспериментальный AI-ассистент G-Assist, который можно одновременно использовать вместе с игровыми сессиями. Этот инструмент разработан для локальной работы на вашем GPU, помогая оптимизировать ваш ПК и улучшить игровой процесс. Он предлагает ряд захватывающих функций, однако важно отметить серьезность подхода Nvidia к описанию этого программного обеспечения как экспериментального.
В настольном приложении Nvidia находится полезный инструмент под названием G-Assist. Он появляется в виде плавающего окна поверх других приложений. Активируйте это окно и взаимодействуйте с ним посредством набора текста или речи к G-Assist. Это дает возможность получить доступ к системным показателям, настроить параметры или даже задавать вопросы о базовых понятиях, например: ‘Что такое DLSS Frame Generation?’ Кроме того, он может управлять некоторыми параметрами уровня системы.
С помощью одного быстрого звонка в G-Assist вы получите обзор производительности вашей системы с динамическими графиками данных, созданными самим ИИ. Вы также можете поручить AI тонкую настройку вашего устройства, например оптимизацию определенных настроек для конкретной игры или регулирование различных параметров. Если пожелаете, G-Assist способен разогнать графический процессор (GPU), предоставляя график прогнозируемого улучшения производительности.
В прошлом году Nvidia продемонстрировала G-Assist — инструмент, который демонстрирует замечательные функции связанные с активным геймплеем. В своем первом показе эта версия G-Assist могла распознавать ваши действия и предоставлять полезные советы для достижения следующей цели. К сожалению, публичная версия G-Assist имеет довольно узкую интеграцию в игры, поддерживая лишь небольшое количество игр, таких как Ark: Survival Evolved.
Хотя напрямую не управляет этими устройствами, G-Assistent может взаимодействовать с рядом сторонних дополнений. Эти расширения позволяют G-Assistent командовать такими периферийными устройствами, как Logitech G, Corsair, MSI и NanoLeaf. Например, вы можете использовать G-Assistent для настройки температурных параметров материнской платы MSI или изменения конфигураций светодиодов на устройствах Logitech G.
Обещание искусственного интеллекта на устройстве
С увеличением числа производителей ПК, выпускающих ноутбуки с фокусом на ИИ, Nvidia неоднократно подчеркивала, что компьютеры, оснащенные настоящими GPU, представляют собой лучшие AI-способные PC. Тем не менее, ограниченные возможности использования этого преимущества заставили большинство AI инструментов работать в облаке. Ранее Nvidia представила универсальное приложение ChatRTX, но G-Assist специально предназначен для геймеров, которые статистически чаще имеют мощные графические процессоры.
NVIDIA объясняет, что G-Assist работает с использованием оптимизированной языковой модели (SLM), разработанной специально для эффективного локального использования. Стандартный вариант занимает примерно 3 ГБ дискового пространства, но добавление голосового управления увеличивает этот объем до около 6,5 ГБ. Для использования G-Assist вам потребуется видеокарта серии GeForce RTX 30, 40 или 50 с как минимум 12 ГБ памяти. Чем быстрее ваш графический процессор (GPU), тем плавнее будет работать G-Assist. Совместимость для видеокарт ноутбуков запланирована на будущие обновления; однако только ограниченное число из них будет достаточно быстрым для эффективной поддержки G-Assist.
Вместо того чтобы полагаться на облачные ресурсы для своей работы, G-Assist функционирует на вашем графическом процессоре (GPU), который вы также можете использовать для игр. Во время наших тестов с RTX 4070 взаимодействие с моделью приводило к значительному увеличению использования GPU. Выполнение вывода на основе модели на GPU происходит медленно и может отрицательно сказаться на производительности игры. Несмотря на то, что Baldur’s Gate 3 при максимальных настройках все еще был играбельным, количество кадров в секунду (FPS) снизилось примерно на 20% во время обработки G-Assist. Если ваш GPU уже работает на пределе для поддержания фреймрейта, использование G-Assist значительно усложняет задачу. Однако вне игр производительность G-Assist намного выше; если вы планируете использовать его часто, рекомендуется мощный графический процессор.
G-Assist в настоящее время может испытывать проблемы со скоростью и надежностью, что делает его менее подходящим для надежного использования на данный момент. Хотя вы можете вручную настроить большинство системных и игровых параметров быстрее, это представляет собой интересное достижение в области запуска AI моделей на вашем оборудовании. В будущем передовые GPU могут обеспечить одновременную производительность игр и языковых моделей, однако пока рассматривайте это как увлекательное исследование.
Смотрите также
- 7 лучших чехлов для Apple iPhone 16 Pro Max 2024 года
- Honor Magic 7 Pro против OnePlus 13: битва андроидов
- 20 лучших циферблатов Samsung Galaxy Watch, которые вам стоит использовать
- Обзор саундбара LG S95TR: наконец-то хорошо
- LG OLED55G4
- Xiaomi 14T Pro против Xiaomi 13T Pro: стоит ли обновляться?
- AirPods Max 2 против AirPods Max: в чем разница?
- Разблокируйте DeepSeek: обойдите цензуру за 10 минут!
- Моторола Мото G75 5G
- Samsung Galaxy S25 против Xiaomi 15: как сравниваются Android-смартфоны?
2025-03-26 00:25