Какво е Project G-Assist?
NVIDIA най-накрая пусна Project G-Assist, реален продукт, който можете да изпробвате, чиято „концепция“ всъщност се появи още през април 2017 г. Първоначалната идея (шеговито) се въртеше около предоставянето на играчите с възможно най-много помощ, за да могат да преминат през трудни нива, докато действителният продукт разчита на AI и е много повече от асистент в играта.
В момента Project G-Assist използва Meta’s Llama-3.1-8B small language model (SLM), който работи локално на вашия компютър, по-конкретно на вашия RTX GPU. По думите на NVIDIA: „Тъй като съвременните компютри стават все по-мощни, те стават и по-сложни за работа. G-Assist помага на потребителите да контролират различни PC настройки, от оптимизиране на настройките на играта и системата, извличане на честота на кадрите и други ключови статистически данни за производителността, до контролиране на избрани настройки на периферни устройства (като осветление) - всичко това чрез основни гласови или текстови команди.”
Идеята не е много по-различна от това как Google и Apple използват AI модели, за да подобрят съответните си дигитални асистенти, което им позволява да разбират по-добре човешкия език и да коригират настройките, без да се налага да навигирате в дълбоки менюта в различни краища на системата. Теоретично това е особено полезно за обикновените потребители: докато хора като нас сме маниаци, които обичат да настройват нещата според нуждите си, овърклокът на GPU или регулирането на графичните настройки може да бъде твърде обезсърчително за тях - там се намесва Project G-Assist.
Настройка
Има няколко неща, които трябва да знаете, преди да инсталирате Project G-Assist, като първото е системните изисквания. Най-важното е, че трябва да имате RTX 30-серия или по-нов GPU с поне 12 GB VRAM (лаптоп GPU в момента не са включени) - за съжаление, поради някои странни VRAM конфигурации през последните няколко поколения, това създава ситуация, в която собственикът на RTX 3060 12GB може да стартира модела, докато собствениците на висок клас RTX 3080 (с 10GB VRAM) не могат. Олеле.
Ако хардуерът на вашия GPU отговаря на изискванията, ще ви трябва и операционна система Windows 10 или Windows 11, както и версия на драйвер за GPU 572.83 или по-нова; за съхранение ще ви трябват поне 6,5 GB дисково пространство, за да функционира правилно функцията на системния асистент (гласовите команди ще изискват допълнителни 3 GB). Понастоящем се поддържа само английският език.
Ще трябва също да инсталирате NVIDIA App, за да активирате Project G-Assist във вашата система; що се отнася до хардуерните изисквания, свързани с периферните устройства, текущата версия поддържа дънни платки MSI, както и периферни устройства от Logitech G, Corsair и Nanoleaf. Не всички модели се поддържат от тези марки - вижте раздела “Системни изисквания” на началната страница на Project G-Assist за повече подробности.
Тестова система
- CPU: Intel Core i9-13900K
- Охлаждане: Cooler Master MasterLiquid PL360 Flux 30th Anniversary Edition
- Термопаста: Thermal Grizzly Kryonaut
- Дънна платка: ASUS ROG Maximus Z790 Apex
- GPU: NVIDIA GeForce RTX 5090 Founders Edition
- Памет: Kingston FURY BEAST RGB DDR5-6800 CL34 (2x16GB)
- Конфигуриран като DDR5-6400 CL32 XMP профил
- Съхранение: ADATA LEGEND 960 MAX 1TB
- Захранване: Cooler Master MWE Gold 1250 V2 Full Modular (ATX12V 2.52) 1250W
- Кутия: VECTOR Bench Case (Open-air chassis)
- Операционна система: Windows 11 Home 24H2
Тестване
Както е посочено в спецификациите на базовата система по-горе, ще използваме NVIDIA GeForce RTX 5090 Founders Edition, за да демонстрираме тази функция. Този флагмански GPU, задвижван от Blackwell, разполага с 32 GB GDDR7 VRAM, Tensor ядра от 5-то поколение и 21 760 CUDA ядра, всички комбинирани, за да доставят 3 352 TOPS на AI-специфична FP4 производителност (обърнете внимание, че това число не може да бъде директно сравнено с 1 321 TOPS на RTX 4090, който използва FP8).
Забележка: По време на тестването Project G-Assist все още е в предварителна версия (версия 0.1.9), така че някои функции може да не са пълни. Резултатите, генерирани от тестовете, извършени по-долу, ще се прилагат само за тази версия, тъй като резултатите ще се различават, тъй като AI моделите и функционалностите се актуализират с течение на времето.
Първо използване
Това е първото нещо, което виждате, след като активирате функцията чрез клавишната комбинация Alt+G, която ще остане за постоянно някъде на екрана ви, докато не я деактивирате напълно (което може да се направи чрез бързите настройки чрез клавишната комбинация Alt+R). Както при AI езиковите модели, важи отказ от отговорност - може да възникнат халюцинации (езиковият модел може да генерира неправилни резултати, често по начин, който е убедителен за незапознати потребители), така че, ако е възможно, проверявайте за грешки.
При първото въвеждане на съобщение/команда също се показва съобщение за отказ от отговорност, което отново заявява, че резултатите, генерирани от AI, не могат да бъдат напълно гарантирани. След като видите това съобщение, чатботът е готов да отговаря на команди чрез естествен език - т.е. все още има само ограничен набор от команди (естествен език или други), налични в тази версия, които можете да използвате, които можете да намерите справка на уебсайта.
Информация за системата и наблюдение
Започвайки с прост въпрос, като например естеството на системата, G-Assist отговаря адекватно с цялата важна хардуерна информация, изброена в отговора. Изглежда обаче, че той се бори да получи валидна разделителна способност на нашия BenQ 4K монитор (т.е. 4K 60Hz), но освен това премина нашия първоначален тест за откриване.
След това друг (вероятно) често срещан случай на употреба е наблюдението на консумацията на енергия на GPU. Имаме по-традиционни данни за телеметрията в горния десен ъгъл, но той не предоставя пълна графика, освен ако нямате инструмент на трета страна като HWiNFO64; така че в този случай обикновеният потребител може да помоли чатбота за информацията, от която се нуждае.
Зададохме на чатбота Project G-Assist три различни въпроса, като първите два бяха отговорени без проблем; т.е. изглежда, че третият въпрос е над възможностите му, тъй като първоначално очаквахме той да ни предостави наблюдение в реално време, ако е налично. Вместо това той ни даде текущата консумация на енергия на GPU.
Също така си струва да се отбележи, че когато GPU се бори да генерира отговор, той ще използва голяма част от наличната си мощност, като в този случай нашият RTX 5090 FE черпи над 350 вата мощност моментално всеки път, когато се подаде подкана към чатбота. Може да отнеме повече време за генериране на отговори на по-стар или по-слаб хардуер (в най-лошия случай RTX 3060 12GB, тъй като това е най-ниският клас модел с достатъчно VRAM за достъп до тази функция), но в този случай наблюдавахме около половин секунда “мислене”, преди да генерира отговор.
Игри и производителност
Нека превключим и да видим какво е положението с игрите. Ако имате твърде голяма библиотека с игри в Steam, за да филтрирате, можете да стартирате игри директно от чатбота - ако по някакъв начин нямате преки пътища за игри на работния плот или в менюто “Старт” (в този случай дори не е необходимо да изписваме пълното име на Forza Horizon 5, за да може да разбере коя игра да стартира, въпреки че това е единствената игра Forza, която имаме в нашата система).
По случайност актуализацията на драйвера може да е объркала настройките в играта, което е довело до блокиране на FH5 при мизерни 15 FPS. Загрижен обикновен играч може незабавно да натисне клавишната комбинация Alt+G и да започне да пита G-Assist “какво се случва”, но тук се виждат ограниченията на G-Assist: той няма възможност да чете настройките на играта и вместо това дава общ отговор, който предоставя на потребителя някои основни насоки за диагностициране на проблема.
Чрез ръчна диагностика установихме, че играта по някакъв начин е превключила вътрешния си лимит на кадрите само на 15 FPS, което G-Assist изобщо не откри. Неговият отговор показва, че “ограничителят на кадрите е деактивиран”, което вероятно се отнася до настройката на ниво драйвер на NVIDIA в приложението NVIDIA, но е много вероятно обикновеният потребител да не може да отстрани проблема сам и в крайна сметка може да бъде подведен от този не толкова идеален отговор.
След това я отведохме в Counter-Strike 2, за да видим дали NVIDIA може да намери начин да намали латентността на PC - метрика, за която трябва да бъдат наясно състезателните геймъри, но не всеки може лесно да я разбере. За да поискаме от G-Assist да даде среден отчет за латентността, беше лесно достатъчно, но не успя да даде никакви конкретни предложения за по-нататъшно подобряване на тази метрика (и ни даде същия отговор, който току-що видяхме във Forza Horizon 5).
Това все пак е добре, тъй като предполагаме, че NVIDIA вече е продала доста добре функционалността си, дотолкова, че NVIDIA Reflex е функция, за която е най-вероятно да знаят геймърите на FPS игри. И така, какво ще стане, ако не могат да намерят къде е тази опция в доста сложните настройки в играта на CS2 и решат да попитат чатбота? За съжаление, той изобщо не осъзнаваше, че Reflex всъщност е активиран, а вместо това ни каза, че е деактивиран. Предполагам, че затова ни се напомня да проверяваме за негови грешки.
Други сценарии
В следващия сценарий сондираме чатбота, за да видим дали може да намери начин да активира RTX Video Super Resolution (RTX VSR), технология за повишаване на разделителната способност на видео, която е предназначена да увеличи ефективната разделителна способност и да намали артефактите на компресия в онлайн видеоклипове (като YouTube и Twitch). Сега, ако сте запознати с League of Legends, ще знаете, че понякога една битка на екипи може да доведе до много хаотичен екран и да доведе до всички визуални артефакти, които съществуват под формата на блокови пиксели; или в други случаи искате поточно предаване с разделителна способност 1080p да бъде увеличено до вашия 4K монитор.
Справедливо е да се каже, че Project G-Assist наистина успя да разбере за коя функция питаме, въпреки че не споменахме изрично името на функцията; но нямаше възможност да открие дали функцията е активирана или не. (Не би ли било лесно за G-Assist да провери настройката в приложението NVIDIA?)
Е, нека да бъде така - може би просто ще помолим чатбота да ни отведе директно до страницата с настройки, за да активираме функцията, само за да му дадем възможно най-добрия шанс. Това също не работи, като чатботът не предлага никакви допълнителни предложения, оставяйки всеки обикновен потребител да отиде да попита Google (което, като се има предвид състоянието на нещата сега, най-вероятно ще им даде друг AI генериран резултат).
Дълбоко гмуркане в Project G-Assist: NVIDIA AI Assistant изпълнява ли целта си?
Project G-Assist на NVIDIA обещава да използва изкуствен интелект за рационализиране на управлението на PC и подобряване на гейминг изживяването. Задвижван от Llama-3.1-8B SLM на Meta, който работи локално, той има за цел да оптимизира системните настройки, да наблюдава производителността и да контролира периферните устройства чрез гласови или текстови команди. Въпреки че идеята е обещаваща, реалната производителност остава далеч от съвършенството.
Пъзели при настройката: Хардуерни и софтуерни пречки
Настройката на Project G-Assist представлява няколко препятствия. На първо място, изискването за RTX 30-серия или по-нов GPU, заедно с минимум 12 GB VRAM, значително ограничава потенциалната му потребителска база. Това ограничение изключва значителен брой геймъри, притежаващи GPU от по-нисък клас, включително много собственици на RTX xx60-серия. Освен това, зависимостта от конкретни версии на операционната система и драйвери добавя допълнителен слой сложност.
Поддържаните периферни устройства също са ограничени до дънни платки MSI и устройства от Logitech G, Corsair и Nanoleaf, което допълнително ограничава полезността за тези, които нямат този конкретен хардуер на марката.
Производителност в реалния свят: Смесени резултати
В тестовете в реалния свят Project G-Assist демонстрира непостоянна производителност в различни задачи. Въпреки че успя точно да извлече системна информация и да наблюдава консумацията на енергия на GPU, той се затрудни с по-сложни заявки. Например, той не успя да разпознае правилната разделителна способност на BenQ 4K монитор и му беше трудно да предостави конкретни насоки за оптимизиране на настройките на играта.
В гейминг контекст Project G-Assist успя да стартира игри в Steam, но полезността му при отстраняване на проблеми с производителността беше ограничена. Когато Forza Horizon 5 имаше проблеми с кадрите, G-Assist не успя да диагностицира основната причина и вместо това предостави общ отговор, който не беше от особена помощ за потребителя. По същия начин, в Counter-Strike 2, той не успя да предостави конкретни предложения за намаляване на латентността и дори погрешно отчете състоянието на NVIDIA Reflex.
Липсващи функции и ограничения
Ограниченията на Project G-Assist се простират отвъд непостоянната му производителност. Освен това му липсват ключови функции, като възможност за четене на настройките на играта и откриване на състоянието на RTX Video Super Resolution (RTX VSR). Тези пропуски значително ограничават полезността му като цялостен PC асистент.
Освен това, G-Assist разчита на езиков модел, работещ локално, което означава, че изисква значителни изчислителни ресурси. По време на тестовете RTX 5090 FE консумираше до 350 вата мощност всеки път, когато чатботът генерираше отговор. Това може да доведе до проблеми с производителността за потребители с по-стар или по-малко мощен хардуер.
По-добра комуникация и управление на очакванията
Предвид текущото си състояние, NVIDIA ще се справи по-добре, като съобщи, че Project G-Assist все още е в бета версия. Ограничените му функционалности и непостоянната производителност могат да доведат до разочарование на потребителите, които очакват по-полирано изживяване. Като са прозрачни относно текущите възможности на G-Assist, NVIDIA може да постави разумни очаквания и да избегне ненужна отрицателна обратна връзка.
Бъдещ потенциал: Оставете го да се развива
Въпреки ограниченията си, Project G-Assist все пак има бъдещ потенциал. Тъй като технологията за изкуствен интелект продължава да се развива, NVIDIA може да подобри езиковия модел, да разшири функционалностите му и да оптимизира производителността му. Като се занимава с настоящите ограничения и добавя нови функции, Project G-Assist има потенциала да се превърне в ценен инструмент за обикновените потребители. Той обаче има още много да извърви, преди да реализира този потенциал.
Засега Project G-Assist се усеща повече като по-лъскава версия на конзола за команди с естествен език, отколкото като цялостен PC асистент. Въпреки че може да е способен на някои основни задачи, той не е достатъчно полиран, за да отстранява надеждно разширени проблеми или да предоставя персонализирани насоки. Само чрез продължително развитие и подобрение Project G-Assist може наистина да изпълни обещанието си за рационализиране на управлението на PC и подобряване на гейминг изживяването.
Друг важен проблем, който трябва да бъде разгледан, са системните изисквания. Освен ако нямате доста висок клас GPU с 12 GB или повече VRAM, вие просто не можете да използвате тази функция - което почти изключва всички собственици на RTX xx60-серия (освен ако не притежавате RTX 3060 12GB, RTX 4060 Ti 16GB или RTX 5060 Ti 16GB), които представляват голям дял от NVIDIA-задвижваните PC, които сме виждали в много от хардуерните проучвания на Steam през последните години. Наистина се надявам, че езиковият модел може да бъде намален, за да се побере в 8 GB или дори 6 GB VRAM, в противен случай няма да бъде широко разпространен, освен ако NVIDIA не започне да пуска повече VRAM в своите GPU от сега нататък.