מוקדם יותר השנה, NVIDIA סוף סוף השיקה את Project G-Assist, מוצר אמיתי שתוכלו לנסות, ש”הרעיון” שלו הוצג כבר באפריל 2017. הרעיון המקורי (בצחוק) סבב סביב מתן כמה שיותר עזרה לגיימרים כדי לעבור שלבים תקועים, בעוד שהמוצר האמיתי מסתמך על AI ומתפקד ביותר מעוזר במשחק.
מה זה Project G-Assist?
נכון לעכשיו, Project G-Assist משתמש במודל שפה קטן (SLM) Llama-3.1-8B של Meta, הפועל באופן מקומי במחשב שלך, ובאופן ספציפי יותר, ב-RTX GPU שלך. במילותיה של NVIDIA: “ככל שמחשבים מודרניים נעשים חזקים יותר, כך הפעולות שלהם הופכות מורכבות יותר. G-Assist עוזר למשתמשים לשלוט בהגדרות מחשב שונות, החל מאופטימיזציה של משחקים והגדרות מערכת, שרטוט קצבי פריימים וסטטיסטיקות ביצועים קריטיות אחרות, ועד לשליטה בהגדרות של ציוד היקפי נבחר (כגון תאורה) - הכל באמצעות פקודות קוליות או טקסטואליות בסיסיות.”
הרעיון אינו שונה בהרבה מהאופן שבו גוגל ואפל ממנפות מודלים של AI כדי לשפר את העוזרות הדיגיטליות שלהן, ומאפשר להן להבין טוב יותר את שפת האדם ולכוונן הגדרות מבלי לנווט בתפריטים עמוקים בפינות שונות של המערכת. תיאורטית, זה מועיל במיוחד למשתמשים מזדמנים: בדיוק כמו שאנחנו, הגיקים, אוהבים לשחק עם הכפתורים כרצוננו, overclocking GPU או שינוי הגדרות גרפיות עלול להיות מרתיע מדי עבורם - כאן נכנס לתמונה Project G-Assist.
הגדרה
לפני התקנת Project G-Assist, יש כמה דברים שצריך לדעת, הראשון הוא דרישות המערכת. מעל לכל, אתה חייב להחזיק RTX 30 series או GPU חדש יותר, עם לפחות 12GB של VRAM (כרגע לא כולל GPU למחשב נייד) - למרבה הצער, בגלל כמה תצורות VRAM מוזרות בדורות האחרונים, זה יוצר מצב שבו בעלים של RTX 3060 12GB יכולים להפעיל את המודל, בעוד שבעלים של RTX 3080 (עם 10GB VRAM) מתקדמים יותר לא יכולים. איי.
בהנחה שחומרת ה-GPU שלך עומדת בדרישות, תצטרך גם מערכת הפעלה Windows 10 או Windows 11, כמו גם מנהל התקן GPU גרסה 572.83 ומעלה; עבור אחסון, הוא דורש לפחות 6.5GB של שטח דיסק כדי שפונקציות העוזרת למערכת יפעלו כראוי (פקודות קוליות ידרשו 3GB נוספים). נכון לעכשיו, רק אנגלית נתמכת.
תצטרך גם להתקין את NVIDIA App כדי להפעיל את Project G-Assist במערכת שלך; עבור דרישות חומרה הקשורות לציוד היקפי, הגרסה הנוכחית תומכת בלוחות אם MSI, כמו גם בציוד היקפי מבית Logitech G, Corsair ו-Nanoleaf. לא כל הדגמים נתמכים ממותגים אלה - לעיון בפרטים נוספים, עיין בכרטיסייה “דרישות מערכת” בדף הבית של Project G-Assist.
מערכת בדיקה
- CPU: Intel Core i9-13900K
- קירור: Cooler Master MasterLiquid PL360 Flux 30th Anniversary Edition
- משחת תרמית: Thermal Grizzly Kryonaut
- לוח אם: ASUS ROG Maximus Z790 Apex
- GPU: NVIDIA GeForce RTX 5090 Founders Edition
- זיכרון: Kingston FURY BEAST RGB DDR5-6800 CL34 (2x16GB)
- מוגדר לפרופיל DDR5-6400 CL32 XMP
- אחסון: ADATA LEGEND 960 MAX 1TB
- ספק כוח: Cooler Master MWE Gold 1250 V2 Full Modular (ATX12V 2.52) 1250W
- מארז: VECTOR Bench Case (מארז פתוח)
- מערכת הפעלה: Windows 11 Home 24H2
בדיקה
כפי שמצוין במפרטי מערכת הייחוס לעיל, אנו נשתמש ב-NVIDIA GeForce RTX 5090 Founders Edition כדי להדגים תכונה זו. ל-GPU הדגל המופעל על ידי Blackwell יש 32GB של GDDR7 VRAM, ליבות Tensor מהדור החמישי ו-21,760 ליבות CUDA, שכולם יחד מספקים ביצועי FP4 ספציפיים ל-AI של 3,352 TOPS (שימו לב שמספר זה אינו ניתן להשוואה ישירה ל-1,321 TOPS של RTX 4090, המשתמש ב-FP8).
הערה: בזמן הבדיקה, Project G-Assist עדיין היה בגרסה לפני ההשקה (גרסה 0.1.9), כך שייתכן שחלק מהתכונות אינן שלמות. התוצאות שנוצרו מהבדיקות שבוצעו להלן יהיו רלוונטיות רק לגרסה זו, שכן התוצאות ישתנו ככל שמודל ה-AI והתכונות יתעדכנו עם הזמן.
שימוש ראשון
זה מה שאתה רואה קודם כל לאחר הפעלת התכונה באמצעות מקשי Alt+G, והיא תישאר לצמיתות איפשהו על המסך שלך עד שתשבית אותה לחלוטין (ניתן לעשות זאת באמצעות הגדרות מהירות באמצעות מקשי Alt+R). כמו במודלים של שפה AI, חלות הצהרות אחריות - עלולות להתרחש הזיות (מודלים של שפה עלולים להפיק תוצאות שגויות שלעיתים קרובות משכנעות משתמשים לא מודעים), לכן בדוק שגיאות במידת האפשר.
הודעת הצהרת אחריות מוצגת גם כאשר אתה מזין הודעה/פקודה בפעם הראשונה, תוך ציון חוזר כי התוצאות שנוצרו על ידי AI אינן מובטחות לחלוטין. לאחר שראית הודעה זו, הצ’אטבוט מוכן להגיב לפקודות באמצעות שפה טבעית - כלומר, עדיין יש רק קבוצה מוגבלת של פקודות (שפה טבעית או אחרת) זמינות בגרסה זו, שאליהן תוכל להתייחס באתר.
מידע ומעקב אחר מערכת
מתחיל בשאלות פשוטות, כמו אופי המערכת, G-Assist מגיב כראוי עם כל מידע החומרה החשוב המפורט בתגובה. עם זאת, נראה שהוא התקשה לקבל את הרזולוציה התקפה של צג BenQ 4K שלנו (כלומר 4K 60Hz), אך מלבד זאת, הוא עבר את מבחן הריחוני הראשוני שלנו.
לאחר מכן, מקרה שימוש נפוץ אחר (כנראה) הוא ניטור צריכת החשמל של ה-GPU. יש לנו נתוני טלמטריה מסורתיים יותר בפינה השמאלית העליונה, אבל זה לא ייתן לך גרף מלא אלא אם כן יש לך כלי צד שלישי כמו HWiNFO64; אז במקרה זה, משתמש מזדמן עשוי לבקש מהצ’אטבוט את המידע שהוא צריך.
הצגנו בפני הצ’אטבוט של Project G-Assist שלוש שאלות שונות, כאשר על שתיים הראשונות נענו ללא בעיות; כלומר, השאלה השלישית נראתה מעבר ליכולתו, מכיוון שבמקור רצינו שהוא יספק ניטור בזמן אמת כשהוא זמין. במקום זאת, הוא נתן לנו את צריכת החשמל הנוכחית של ה-GPU שלנו.
ראוי גם לציין שכאשר ה-GPU מתאמץ ליצור תגובה, הוא ישתמש ברוב הכוח הזמין שלו, ובמקרה זה, RTX 5090 FE שלנו צרך יותר מ-350 וואט באופן רגעי בכל פעם שנתנו לצ’אטבוט הנחיות. על חומרה ישנה או חלשה יותר, הזמן שלוקח ליצור תגובה עשוי להיות ארוך יותר (במקרה הגרוע ביותר עם RTX 3060 12GB, מכיוון שהוא הדגם הנמוך ביותר עם מספיק VRAM כדי לגשת לתכונה זו), אך במקרה זה, ראינו בערך חצי שנייה של זמן “חשיבה” לפני יצירת תגובה.
משחקים וביצועים
בואו נעבור הלאה ונראה משחקים. אם יש לך ספריית משחקים גדולה מדי ב-Steam מכדי לסנן אותה, אתה יכול להשיק משחקים ישירות מהצ’אטבוט - בהנחה שאיכשהו לא הצבת קיצור דרך למשחק על שולחן העבודה שלך או בתפריט “התחל” (במקרה זה, אפילו לא היינו צריכים לאיית את השם המלא של Forza Horizon 5 כדי שהוא יבין איזה משחק להפעיל, אם כי זה המשחק היחיד של Forza במערכת שלנו).
במקרה, עדכון מנהל ההתקן כנראה הרס את ההגדרות במשחק, וגרם ל-FH5 להיתקע ב-15 FPS גרועים. שחקן מזדמן מוטרד עשוי להכות מיד במקשי הקיצור Alt+G ולהתחיל לשאול את G-Assist “מה קרה”, אבל זה המקום שבו המגבלות של G-Assist מופיעות: חוסר יכולתו לקרוא את הגדרות המשחק, במקום זאת מספק תגובה גנרית הנותנת למשתמש כמה כיוונים בסיסיים לאבחון הבעיה.
באמצעות אבחון ידני, אכן גילינו שהמשחק איכשהו החליף את מגבלת קצב הפריימים הפנימית שלו ל-15 FPS בלבד, משהו ש-G-Assist פשוט לא זיהה. התגובה שלו הראתה שמגביל קצב הפריימים מושבת, מה שעשוי להתייחס להגדרה ברמת מנהל ההתקן של NVIDIA באפליקציית NVIDIA, אבל שחקן מזדמן כנראה לא יוכל לפתור את הבעיה בעצמו ועלול בסופו של דבר להיות מטעה מהתגובה הפחות מאידיאלית הזו.
בשלב הבא, העברנו אותו ל-Counter-Strike 2 כדי לראות אם NVIDIA יכולה למצוא דרך לשפר את השהיית המחשב - מדד ששחקני משחקים תחרותיים חייבים להיות מודעים אליו, אך לא כולם מבינים אותו בקלות. לבקש מ-G-Assist לספק דוח השהיה ממוצע קל מספיק, אך הוא לא הצליח לתת עצות קונקרטיות נוספות כיצד לשפר את המדד הזה עוד יותר (והוא נתן לנו את אותה תגובה שראינו זה עתה ב-Forza Horizon 5).
זה עדיין בסדר מכיוון שאנו מניחים ש-NVIDIA כבר שיווקה היטב את התכונות שלה עד כדי כך ש-NVIDIA Reflex היא תכונה שרוב השחקנים במשחקי FPS צפויים לדעת עליה. אז מה קורה אם הם לא יכולים למצוא את המיקום של האפשרות הזו בהגדרות המורכבות למדי של CS2 בתוך המשחק ובוחרים לשאול את הצ’אטבוט? למרבה הצער, הוא לא היה מודע לחלוטין לכך ש-Reflex מופעלת בפועל, ובמקום זאת אמר לנו שהיא מושבתת. אני מניח שבגלל זה תזכירו לנו לבדוק את השגיאות שלו.
תרחישים אחרים
בתרחיש הבא, אנו בוחנים את הצ’אטבוט כדי לראות אם הוא יכול למצוא דרך להפעיל את RTX Video Super Resolution (RTX VSR), טכנולוגיית שדרוג וידאו שנועדה לשפר את הרזולוציה האפקטיבית ולהפחית חפצי דחיסה בסרטונים מקוונים (כגון YouTube ו-Twitch). עכשיו, אם אתה מכיר את League of Legends, אתה יודע שלפעמים קרב קבוצתי אחד יכול לעשות הרבה בלגן על המסך ולגרום לכל מיני חפצים חזותיים הקיימים כפיקסלים בלוקיים; או במקרים אחרים, אתה רוצה זרם 1080p שישודרג לתצוגת ה-4K שלך.
למעןההגינות, Project G-Assist אכן הצליח להבין איזו תכונה אנחנו מחפשים, למרות שלא ציינו את שם התכונה במפורש; עם זאת, אין לו את היכולת לזהות אם התכונה מופעלת או לא. (זה מוזר, מכיוון שזה לא יהיה פשוט במיוחד עבור G-Assist לבדוק את ההגדרה באפליקציית NVIDIA?)
טוב, שיהיה - אולי רק נבקש מהצ’אטבוט להפנות אותנו ישירות לדף ההגדרות כדי להפעיל את התכונה, רק כדי לתת לו את ההזדמנות הטובה ביותר. זה גם לא עבד, כשהצ’אטבוט לא הציע שום עצה נוספת והשאיר כל משתמש מזדמן לשאול את גוגל (מה שבמצב הנוכחי כנראה יתן להם תוצאה נוספת שנוצרה על ידי AI).
ניתוח מעמיק של Project G-Assist: האם עוזר ה-AI של NVIDIA עומד במשימה?
Project G-Assist של NVIDIA מבטיח למנף בינה מלאכותית כדי לייעל את ניהול המחשב ולשפר את חוויית המשחק. מופעל על ידי Meta’s Llama-3.1-8B SLM, הפועל באופן מקומי, המטרה היא לייעל את הגדרות המערכת, לנטר ביצועים ולשלוט בציוד היקפי באמצעות פקודות קוליות או טקסטואליות. אמנם הרעיון מבטיח, אך הביצועים בפועל רחוקים מלהיות מושלמים.
חידת ההגדרה: מכשולים לחומרה ולתוכנה
ההגדרה של Project G-Assist מציבה כמה מכשולים. ראשית, הדרישה ל-RTX 30 series או GPU חדש יותר, עם לפחות 12GB של VRAM, מגבילה מאוד את בסיס המשתמשים הפוטנציאלי שלו. הגבלה זו מוציאה מספר רב של גיימרים עם GPUs חלשים יותר, כולל בעלים רבים של RTX xx60 series. בנוסף, ההסתמכות על גרסאות מערכת הפעלה ומנהלי התקנים ספציפיים מוסיפה מורכבות.
התמיכה בציוד היקפי מוגבלת גם ללוחות אם MSI ומכשירים מבית Logitech G, Corsair ו-Nanoleaf, מה שמגביל עוד יותר את התועלת שלו למשתמשים שאין להם חומרה ממותגים ספציפיים אלה.
ביצועים בעולם האמיתי: תוצאות מעורבות
בבדיקות בעולם האמיתי, Project G-Assist הציג ביצועים לא עקביים במשימות שונות. אמנם הוא הצליח לאחזר מידע מערכת במדויק ולנטר את צריכת החשמל של ה-GPU, אך הוא התקשה להתמודד עם שאילתות מורכבות יותר. לדוגמה, הוא לא הצליח לזהות את הרזולוציה הנכונה של צג BenQ 4K והתקשה לספק הדרכה ספציפית לגבי אופטימיזציה של הגדרות משחק.
במשחקים, Project G-Assist הצליח להשיק משחקים ב-Steam, אך התועלת שלו בפתרון בעיות ביצועים הייתה מוגבלת. כאשר Forza Horizon 5 חווה בעיות בקצב הפריימים, G-Assist לא הצליח לאבחן את הסיבה הבסיסית ובמקום זאת סיפק תגובה כללית שלא הייתה מועילה במיוחד למשתמש. באופן דומה, ב-Counter-Strike 2, הוא לא הצליח לספק עצות ספציפיות לגבי הפחתת השהיה ואף דיווח באופן שגוי על הסטטוס של NVIDIA Reflex.
תכונות חסרות ומגבלות
המגבלות של Project G-Assist חורגות מביצועים לא עקביים. חסרות לו גם תכונות מפתח, כמו היכולת לקרוא את הגדרות המשחק ולזהות את הסטטוס של RTX Video Super Resolution (RTX VSR). השמטות אלה מגבילות מאוד את התועלת שלו כעוזרת מחשב מקיפה.
בנוסף, G-Assist מסתמך על מודל שפה הפועל באופן מקומי, מה שאומר שהוא דורש משאבי מחשוב משמעותיים. במהלך הבדיקות, RTX 5090 FE צרך עד 350 וואט של הספק בכל פעם שהצ’אטבוט יצר תגובה. זה עלול להוביל לבעיות ביצועים עבור משתמשים עם חומרה ישנה או חלשה יותר.
תקשורת טובה יותר וניהול ציפיות
בהתחשב במצבו הנוכחי, NVIDIA תעשה טוב אם תתקשר כי Project G-Assist עדיין נמצא בשלב הבדיקות. התכונות המוגבלות והביצועים הלא עקביים שלו עלולים להוביל לתסכול בקרב משתמשים שמצפים לחוויה מלוטשת יותר. על ידי שקיפות לגבי היכולות הנוכחיות של G-Assist, NVIDIA יכולה ליצור ציפיות סבירות ולהימנע ממשוב שלילי מיותר.
פוטנציאל עתידי: לחכות ולראות
למרות מגבלותיו, Project G-Assist עדיין טומן בחובו פוטנציאל עתידי. ככל שטכנולוגיית הבינה המלאכותית ממשיכה להתפתח, NVIDIA יכולה לשפר את מודל השפה, להרחיב את הפונקציונליות שלו ולייעל את הביצועים שלו. על ידי טיפול במגבלות הקיימות והוספת תכונות חדשות, Project G-Assist יכול להפוך לכלי רב ערך עבור משתמשים מזדמנים. עם זאת, יש לו עוד דרך ארוכה לפני שהוא יממש את הפוטנציאל הזה.
נכון לעכשיו, Project G-Assist מרגיש יותר כמו גרסה יפה ומובנת שפה טבעית של מסוף פקודות מאשר עוזר מחשב מקיף. אמנם הוא עשוי להיות מסוגל להתמודד עם כמה משימות בסיסיות, אך הוא אינו מלוטש מספיק כדי לפתור בעיות מתקדמות באופן אמין או לספק הדרכה מותאמת אישית. רק באמצעות פיתוח ושיפור מתמשכים, Project G-Assist יכול באמת לעמוד בהבטחתו לייעל את ניהול המחשב ולשפר את חוויית המשחק.
בעיה חשובה נוספת שיש לטפל בה היא דרישות המערכת. אלא אם כן יש לך GPU מתקדם למדי עם 12GB או יותר של VRAM, אתה פשוט לא יכול להשתמש בתכונה הזו - מה שכמעט מוציא את כל הבעלים של RTX xx60 series (אלא אם כן יש לך RTX 3060 12GB, RTX 4060 Ti 16GB או RTX 5060 Ti 16GB), המהווים חלק גדול ממחקרי החומרה של Steam שראינו בשנים האחרונות המופעלים על ידי NVIDIA. אני כן מקווה שניתן יהיה לצמצם את מודל השפה כדי להתאים ל-8GB או אפילו 6GB של VRAM, אחרת הוא לא יראה שימוש נרחב אלא אם כן NVIDIA תתקין יותר VRAM ב-GPUs מעתה ואילך.