NVIDIA Project G-Assist Test: Unsere Erkenntnisse
Anfang des Jahres hat NVIDIA endlich Project G-Assist vorgestellt, ein echtes Produkt, das man ausprobieren kann, nachdem das "Konzept" bereits im April 2017 angedeutet wurde. Die ursprüngliche Idee (eher scherzhaft) drehte sich darum, Spielern so viel Hilfe wie möglich zu bieten, um in festgefahrenen Levels weiterzukommen, während das tatsächliche Produkt auf KI basiert und über die Funktionen eines In-Game-Assistenten hinausgeht.
Was ist Project G-Assist?
Derzeit verwendet Project G-Assist Metas kleines Sprachmodell (SLM) Llama-3.1-8B, das lokal auf Ihrem Computer ausgeführt wird, genauer gesagt auf Ihrer RTX-GPU. Mit den Worten von NVIDIA: "Da moderne PCs immer leistungsfähiger werden, werden sie auch immer komplexer in der Bedienung. G-Assist hilft Benutzern, verschiedene PC-Einstellungen zu steuern, von der Optimierung von Spiel- und Systemeinstellungen über die Anzeige von Frameraten und anderen wichtigen Leistungsstatistiken bis hin zur Steuerung ausgewählter Peripheriegeräte-Einstellungen (z. B. Beleuchtung) – alles über grundlegende Sprach- oder Textbefehle."
Die Idee unterscheidet sich nicht allzu sehr davon, wie Google und Apple KI-Modelle verwenden, um ihre jeweiligen digitalen Assistenten zu verbessern, wodurch diese menschliche Sprache besser verstehen und Einstellungen anpassen können, ohne dass man sich durch seitenlange Menüs in verschiedenen Ecken des Systems wühlen muss. Dies ist theoretisch besonders hilfreich für Gelegenheitsnutzer: Während Leute wie wir Technikfreaks sind, die gerne an allen möglichen Knöpfen drehen, können GPU-Übertaktung oder das Anpassen von Grafikeinstellungen für sie überwältigend sein – und hier kommt Project G-Assist ins Spiel.
Einrichtung
Bevor Sie Project G-Assist installieren, müssen Sie einige Dinge wissen, allen voran die Systemanforderungen. Am wichtigsten ist, dass Sie eine GPU der RTX 30-Serie oder neuer mit mindestens 12 GB VRAM benötigen (Laptop-GPUs sind derzeit ausgeschlossen) – was aufgrund einiger seltsamer VRAM-Konfigurationen in den letzten Generationen leider dazu führt, dass Besitzer einer RTX 3060 12GB das Modell ausführen können, während Besitzer einer High-End-RTX 3080 (mit 10GB VRAM) dies nicht können. Autsch.
Vorausgesetzt, Ihre GPU-Hardware erfüllt die Anforderungen, benötigen Sie außerdem ein Betriebssystem Windows 10 oder Windows 11 sowie einen GPU-Treiber der Version 572.83 oder höher; für den Speicher werden mindestens 6,5 GB Speicherplatz benötigt, damit die Systemassistentenfunktionen ordnungsgemäß funktionieren (Sprachbefehle benötigen zusätzliche 3 GB). Derzeit wird nur Englisch unterstützt.
Sie müssen außerdem die NVIDIA App installieren, um Project G-Assist auf Ihrem System zu aktivieren. Was die hardwarebezogenen Anforderungen für Peripheriegeräte betrifft, so unterstützt die aktuelle Version MSI-Motherboards sowie Peripheriegeräte von Logitech G, Corsair und Nanoleaf. Nicht alle Modelle dieser Marken werden unterstützt – weitere Informationen finden Sie auf der Registerkarte "Systemanforderungen" auf der Project G-Assist-Homepage.
Testsystem
- CPU: Intel Core i9-13900K
- Kühlung: Cooler Master MasterLiquid PL360 Flux 30th Anniversary Edition
- Wärmeleitpaste: Thermal Grizzly Kryonaut
- Motherboard: ASUS ROG Maximus Z790 Apex
- GPU: NVIDIA GeForce RTX 5090 Founders Edition
- RAM: Kingston FURY BEAST RGB DDR5-6800 CL34 (2x16GB)
- Konfiguriert mit DDR5-6400 CL32 XMP Profil
- Speicher: ADATA LEGEND 960 MAX 1TB
- Netzteil: Cooler Master MWE Gold 1250 V2 Full Modular (ATX12V 2.52) 1250W
- Gehäuse: VECTOR Bench Case (Open-Air Gehäuse)
- Betriebssystem: Windows 11 Home 24H2
Tests
Wie in den obigen Spezifikationen des Testsystems erwähnt, werden wir diese Funktion mit einer NVIDIA GeForce RTX 5090 Founders Edition demonstrieren. Diese Blackwell-betriebene Flaggschiff-GPU verfügt über 32 GB GDDR7-VRAM, Tensor-Kerne der 5. Generation und 21.760 CUDA-Kerne, die in Kombination eine AI-spezifische FP4-Leistung von 3.352 TOPS liefern (beachten Sie, dass diese Zahl nicht direkt mit den 1.321 TOPS der RTX 4090 verglichen werden kann, die FP8 verwendet).
Hinweis: Zum Zeitpunkt des Tests befand sich Project G-Assist noch in einer Vorabversion (Version 0.1.9), daher sind einige Funktionen möglicherweise unvollständig. Die Ergebnisse, die aus den unten durchgeführten Tests generiert werden, gelten nur für diese Version, da sich die Ergebnisse mit der Zeit ändern werden, wenn die KI-Modelle und -Funktionen aktualisiert werden.
Erster Eindruck
Dies ist das Erste, was Sie sehen, nachdem Sie die Funktion mit Alt+G aktiviert haben. Sie bleibt permanent an einer Stelle auf dem Bildschirm, bis Sie sie vollständig deaktivieren (was über die Schnelleinstellungen mit Alt+R möglich ist). Wie bei KI-Sprachmodellen gilt ein Haftungsausschluss – Halluzinationen können auftreten (Sprachmodelle können falsche Ergebnisse liefern, die unwissende Benutzer oft überzeugen), also überprüfen Sie Fehler so gut wie möglich.
Beim ersten Eingeben einer Nachricht/eines Befehls wird auch eine Haftungsausschlusserklärung angezeigt, in der erneut darauf hingewiesen wird, dass die KI-generierten Ergebnisse nicht vollständig garantiert werden können. Nachdem diese Meldung angezeigt wurde, ist der Chatbot bereit, auf Befehle in natürlicher Sprache zu reagieren – das heißt, es steht in dieser Version noch eine begrenzte Anzahl von Befehlen (natürliche Sprache oder anderweitig) zur Verfügung, auf die Sie auf der Website verweisen können.
Systeminformationen und -überwachung
Beginnend mit einfachen Fragen, wie der Beschaffenheit des Systems, antwortet G-Assist angemessen mit allen wichtigen Hardwareinformationen, die in der Antwort aufgeführt sind. Es schien jedoch Schwierigkeiten zu haben, die tatsächliche Auflösung unseres BenQ 4K-Displays (d. h. 4K 60 Hz) zu erfassen, aber ansonsten hat es unseren ersten Schnüffeltest bestanden.
Als Nächstes kommt ein weiterer (vermutlich) häufiger Anwendungsfall, die Überwachung des Stromverbrauchs der GPU. Wir haben zwar eine traditionellere Telemetrie in der oberen rechten Ecke, aber sie bietet keine vollständige Grafik, es sei denn, Sie haben ein Tool von Drittanbietern wie HWiNFO64. In diesem Fall könnte ein Gelegenheitsnutzer den Chatbot bitten, ihm die benötigten Informationen zu geben.
Wir haben dem Project G-Assist-Chatbot drei verschiedene Fragen gestellt, von denen die ersten beiden ohne Probleme beantwortet wurden. Die dritte Frage schien jedoch seine Fähigkeiten zu übersteigen, da wir ursprünglich wollten, dass er eine Echtzeitüberwachung bereitstellt, falls verfügbar. Stattdessen gab er uns den aktuellen Stromverbrauch der GPU an.
Es ist auch erwähnenswert, dass die GPU den Großteil ihrer verfügbaren Leistung verbraucht, wenn sie versucht, eine Antwort zu generieren. In diesem Fall verbrauchte unsere RTX 5090 FE jedes Mal, wenn wir einen Prompt an den Chatbot sendeten, kurzzeitig über 350 Watt. Auf älterer oder schwächerer Hardware kann es länger dauern, eine Antwort zu generieren (im schlimmsten Fall die RTX 3060 12GB, da sie das Einstiegsmodell mit genügend VRAM ist, um auf diese Funktion zuzugreifen), aber in diesem Fall haben wir eine "Denkzeit" von etwa einer halben Sekunde beobachtet, bevor die Antwort generiert wurde.
Gaming und Leistung
Lassen Sie uns umschalten und uns das Gaming ansehen. Wenn Sie eine zu große Spielebibliothek in Steam haben, um sie zu durchsuchen, können Sie Spiele direkt über den Chatbot starten – vorausgesetzt, Sie haben die Spieleverknüpfung nicht irgendwie auf Ihrem Desktop oder im Startmenü abgelegt (in diesem Fall mussten wir nicht einmal den vollständigen Namen von Forza Horizon 5 buchstabieren, damit es herausfinden konnte, welches Spiel gestartet werden sollte, obwohl dies das einzige Forza-Spiel auf unserem System ist).
Zufälligerweise hat ein Treiber-Update möglicherweise die Einstellungen im Spiel durcheinander gebracht, sodass FH5 bei miserablen 15 FPS feststeckt. Ein ahnungsloser Gelegenheitsspieler würde wahrscheinlich sofort die Alt+G-Hotkeys hämmern und G-Assist fragen, "was los ist", aber hier liegen die Grenzen von G-Assist: Es fehlt die Möglichkeit, die Spieleinstellungen zu lesen, und stattdessen wird eine allgemeine Antwort gegeben, die dem Benutzer eine grundlegende Orientierung zur Diagnose des Problems bietet.
Durch manuelle Diagnose haben wir festgestellt, dass das Spiel intern irgendwie seine interne Frameratenbegrenzung auf nur 15 FPS umgestellt hatte, was G-Assist überhaupt nicht erkannt hat. Die Antwort zeigte an, dass "der Frameratenbegrenzer deaktiviert ist", was sich möglicherweise auf die NVIDIA-Treiber-Level-Einstellung in der NVIDIA App bezieht, aber ein Gelegenheitsnutzer könnte dieses Problem wahrscheinlich nicht selbst beheben und würde sich wahrscheinlich von dieser weniger idealen Antwort in die Irre führen lassen.
Als Nächstes haben wir es zu Counter-Strike 2 gebracht, um zu sehen, ob NVIDIA einen Weg finden kann, die PC-Latenz zu verbessern – eine Metrik, die für kompetitive Spieler ein Muss ist, aber nicht jeder kann sie leicht verstehen. Einen Bericht über die durchschnittliche Latenz von G-Assist anzufordern war einfach, aber es konnte keine spezifischen Empfehlungen zur weiteren Verbesserung dieser Metrik gegeben werden (und es gab die gleiche Antwort, die wir gerade in Forza Horizon 5 gesehen haben).
Das ist immer noch in Ordnung, da wir davon ausgehen, dass NVIDIA seine Funktion so gut beworben hat, dass NVIDIA Reflex eine Funktion ist, die FPS-Spieler höchstwahrscheinlich kennen werden. Was passiert also, wenn sie die Option in den eher komplexen In-Game-Einstellungen von CS2 nicht finden können und sich entscheiden, den Chatbot zu fragen? Leider war es sich überhaupt nicht bewusst, dass Reflex tatsächlich aktiviert war, sondern teilte uns mit, dass es deaktiviert sei. Ich schätze, deshalb werden wir daran erinnert, auf seine Fehler zu achten.
Andere Szenarien
In unserem nächsten Szenario testen wir den Chatbot, um zu sehen, ob er einen Weg finden kann, RTX Video Super Resolution (RTX VSR) zu aktivieren, eine Video-Upscaling-Technologie, die darauf abzielt, die effektive Auflösung zu verbessern und Kompressionsartefakte in Online-Videos (wie YouTube und Twitch) zu reduzieren. Wenn Sie League of Legends kennen, wissen Sie, dass manchmal ein Teamkampf den Bildschirm ziemlich unübersichtlich machen und zu allen möglichen visuellen Artefakten in Form von blockartigen Pixeln führen kann; oder in anderen Fällen möchten Sie, dass ein 1080p-Stream auf Ihr 4K-Display hochskaliert wird.
Fairerweise muss man sagen, dass Project G-Assist, obwohl wir den Namen der Funktion nicht explizit erwähnt haben, es geschafft hat, die Funktion zu finden, nach der wir suchten; es hatte jedoch keine Möglichkeit, zu erkennen, ob die Funktion aktiviert war oder nicht. (Es wäre doch nicht allzu schwer für G-Assist, die NVIDIA App-Einstellungen zu überprüfen, oder?)
Nun, so sei es – vielleicht bitten wir den Chatbot einfach, uns direkt zur Einstellungsseite zu führen, um die Funktion zu aktivieren, nur um ihm die bestmögliche Chance zu geben. Auch das hat nicht funktioniert, und der Chatbot hat keine weiteren Vorschläge gemacht, sodass alle Gelegenheitsnutzer Google fragen müssten (was ihnen angesichts der aktuellen Situation wahrscheinlich ein weiteres KI-generiertes Ergebnis liefern würde).
Detaillierte Analyse von Project G-Assist: Kann NVIDIAs KI-Assistent sein Ziel erreichen?
NVIDIAs Project G-Assist verspricht, mithilfe von künstlicher Intelligenz die PC-Verwaltung zu vereinfachen und das Spielerlebnis zu verbessern. Angetrieben von Metas Llama-3.1-8B SLM, das lokal ausgeführt wird, zielt es darauf ab, Systemeinstellungen zu optimieren, die Leistung zu überwachen und Peripheriegeräte über Sprach- oder Textbefehle zu steuern. Obwohl die Idee vielversprechend ist, ist die tatsächliche Leistung noch lange nicht perfekt.
Einrichtungsherausforderungen: Hardware- und Softwarehindernisse
Die Einrichtung von Project G-Assist stellt mehrere Hürden dar. Erstens schränkt die Anforderung an eine GPU der RTX 30-Serie oder neuer mit mindestens 12 GB VRAM seinen potenziellen Benutzerkreis erheblich ein. Diese Einschränkung schließt einen bedeutenden Teil der Spieler aus, die weniger leistungsstarke GPUs besitzen, darunter viele Besitzer der RTX xx60-Serie. Darüber hinaus erhöht die Abhängigkeit von bestimmten Betriebssystemversionen und Treibern die Komplexität.
Die Unterstützung für Peripheriegeräte ist ebenfalls auf MSI-Motherboards und Geräte von Logitech G, Corsair und Nanoleaf beschränkt, was den Nutzen für Benutzer, die nicht über Hardware dieser speziellen Marken verfügen, weiter einschränkt.
Leistung in der realen Welt: Gemischte Ergebnisse
In Tests in der realen Welt war die Leistung von Project G-Assist bei verschiedenen Aufgaben inkonsistent. Obwohl es in der Lage war, Systeminformationen genau abzurufen und den GPU-Stromverbrauch zu überwachen, hatte es Schwierigkeiten mit komplexeren Abfragen. Beispielsweise konnte es die korrekte Auflösung eines BenQ 4K-Displays nicht erkennen und hatte Schwierigkeiten, spezifische Anleitungen zur Optimierung von Spieleinstellungen zu geben.
Im Hinblick auf das Spielen war Project G-Assist in der Lage, Spiele in Steam zu starten, aber seine Nützlichkeit bei der Behebung von Leistungsproblemen war begrenzt. Als Forza Horizon 5 ein Frameratenproblem hatte, konnte G-Assist die Ursache nicht diagnostizieren, sondern gab eine allgemeine Antwort, die dem Benutzer wenig half. Ebenso konnte es in Counter-Strike 2 keine spezifischen Empfehlungen zur Reduzierung der Latenz geben und meldete sogar fälschlicherweise den Status von NVIDIA Reflex.
Fehlende Funktionen und Einschränkungen
Die Einschränkungen von Project G-Assist gehen über seine inkonsistente Leistung hinaus. Es fehlen auch wichtige Funktionen, wie die Möglichkeit, Spieleinstellungen zu lesen und den Status von RTX Video Super Resolution (RTX VSR) zu erkennen. Diese Auslassungen schränken seinen Nutzen als umfassender PC-Assistent erheblich ein.
Darüber hinaus ist G-Assist auf ein lokal ausgeführtes Sprachmodell angewiesen, was bedeutet, dass es erhebliche Rechenressourcen benötigt. Während der Tests verbrauchte die RTX 5090 FE bis zu 350 Watt Leistung, wenn der Chatbot eine Antwort generierte. Dies könnte zu Leistungsproblemen für Benutzer mit älterer oder weniger leistungsstarker Hardware führen.
Bessere Kommunikation und Erwartungsmanagement
Angesichts seines aktuellen Zustands wäre NVIDIA gut beraten, besser zu kommunizieren, dass sich Project G-Assist noch in der Testphase befindet. Seine begrenzten Funktionen und seine inkonsistente Leistung könnten Benutzer frustrieren, die eine ausgereiftere Erfahrung erwarten. Durch Transparenz hinsichtlich der aktuellen Fähigkeiten von G-Assist kann NVIDIA realistische Erwartungen setzen und unnötiges negatives Feedback vermeiden.
Zukünftiges Potenzial: Abwarten
Trotz seiner Einschränkungen hat Project G-Assist immer noch zukünftiges Potenzial. Da die KI-Technologie immer weiter fortschreitet, kann NVIDIA das Sprachmodell verbessern, seine Funktionen erweitern und seine Leistung optimieren. Durch die Behebung der derzeit vorhandenen Einschränkungen und das Hinzufügen neuer Funktionen hat Project G-Assist das Potenzial, ein wertvolles Werkzeug für Gelegenheitsnutzer zu werden. Bis es dieses Potenzial erreicht, ist es jedoch noch ein langer Weg.
Im Moment fühlt sich Project G-Assist eher wie eine ausgefallenere, natürlichsprachige Version einer Befehlszeilenkonsole an als ein umfassender PC-Assistent. Obwohl es in der Lage sein mag, einige grundlegende Aufgaben zu erledigen, ist es noch nicht ausgereift genug, um komplexe Probleme zuverlässig zu lösen oder personalisierte Anleitungen zu geben. Nur durch kontinuierliche Entwicklung und Verbesserung kann Project G-Assist sein Versprechen, die PC-Verwaltung zu vereinfachen und das Spielerlebnis zu verbessern, wirklich einlösen.
Ein weiteres wichtiges Problem, das angegangen werden muss, sind die Systemanforderungen. Sie können diese Funktion einfach nicht verwenden, es sei denn, Sie haben eine relativ High-End-GPU mit 12 GB oder mehr VRAM – was fast alle Besitzer der RTX xx60-Serie ausschließt (es sei denn, Sie besitzen eine RTX 3060 12GB, RTX 4060 Ti 16GB oder RTX 5060 Ti 16GB), die einen großen Teil der NVIDIA-betriebenen PCs ausmachen, die wir in vielen Steam-Hardware-Umfragen in den letzten Jahren gesehen haben. Ich würde mir wirklich wünschen, dass das Sprachmodell so verkleinert werden könnte, dass es in 8 GB oder sogar 6 GB VRAM passt, da es sonst nicht weit verbreitet sein wird, es sei denn, NVIDIA verbaut ab sofort mehr VRAM in seine GPUs.