NVIDIA Project G-Assist 테스트: 우리의 견해
올해 초, NVIDIA는 드디어 Project G-Assist를 출시했습니다. 이 프로젝트는 2017년 4월에 "개념"이 처음 등장한 이후로 실제로 사용해 볼 수 있는 제품입니다. 초기 아이디어는 (농담 삼아) 플레이어가 막힌 레벨을 쉽게 통과할 수 있도록 최대한 많은 도움을 제공하는 것이었습니다. 그러나 실제 제품은 AI에 의존하며 게임 내 도우미 이상의 기능을 제공합니다.
Project G-Assist란 무엇인가?
현재 Project G-Assist는 Meta의 Llama-3.1-8B 소형 언어 모델(SLM)을 사용합니다. 이 모델은 사용자의 컴퓨터, 더 구체적으로는 RTX GPU에서 로컬로 실행됩니다. NVIDIA의 설명에 따르면, “최신 컴퓨터가 더욱 강력해짐에 따라 작동 방식도 더욱 복잡해지고 있습니다. G-Assist는 사용자가 게임 및 시스템 설정 최적화, 프레임 속도 및 기타 주요 성능 통계 표시부터 선택한 주변 장치 설정(예: 조명) 제어에 이르기까지 다양한 PC 설정을 제어할 수 있도록 지원합니다. 이 모든 것이 기본적인 음성 또는 텍스트 명령을 통해 가능합니다.”
이 아이디어는 Google과 Apple이 AI 모델을 활용하여 각자의 디지털 어시스턴트를 강화하는 방식과 크게 다르지 않습니다. 이를 통해 인간의 언어를 더 잘 이해하고 시스템의 다양한 구석에 있는 깊숙한 메뉴 페이지를 탐색하지 않고도 설정을 조정할 수 있습니다. 이론적으로는 이것이 특히 캐주얼 사용자에게 유용합니다. 우리와 같이 긱(geek)들은 자신의 취향에 따라 노브를 조정하는 것을 좋아하지만, GPU 오버클러킹이나 그래픽 설정 조정은 그들에게 너무 버거울 수 있습니다. 바로 이럴 때 Project G-Assist가 빛을 발합니다.
설정
Project G-Assist를 설치하기 전에 알아야 할 몇 가지 사항이 있습니다. 가장 중요한 것은 시스템 요구 사항입니다. RTX 30 시리즈 이상의 GPU와 최소 12GB의 VRAM이 있어야 합니다(현재 노트북 GPU는 제외). 안타깝게도 이전 세대 제품의 일부 기이한 VRAM 구성 때문에 RTX 3060 12GB 소유자는 모델을 실행할 수 있지만, 고급 RTX 3080(10GB VRAM) 소유자는 실행할 수 없는 상황이 발생했습니다. 안타깝습니다.
GPU 하드웨어가 요구 사항을 충족한다고 가정할 때 Windows 10 또는 Windows 11 운영 체제와 GPU 드라이버 버전 572.83 이상도 필요합니다. 저장 공간의 경우 시스템 어시스턴트 기능이 제대로 작동하려면 최소 6.5GB의 디스크 공간이 필요합니다(음성 명령에는 3GB 추가 필요). 현재는 영어만 지원됩니다.
시스템에서 Project G-Assist를 활성화하려면 NVIDIA App도 설치해야 합니다. 주변 장치 관련 하드웨어 요구 사항의 경우 현재 버전은 MSI 마더보드와 Logitech G, Corsair 및 Nanoleaf의 주변 장치를 지원합니다. 이러한 브랜드의 모든 모델이 지원되는 것은 아닙니다. 자세한 내용은 Project G-Assist 홈페이지의 “시스템 요구 사항” 탭을 참조하십시오.
테스트 시스템
- CPU: Intel Core i9-13900K
- 냉각: Cooler Master MasterLiquid PL360 Flux 30th Anniversary Edition
- 써멀 그리스: Thermal Grizzly Kryonaut
- 마더보드: ASUS ROG Maximus Z790 Apex
- GPU: NVIDIA GeForce RTX 5090 Founders Edition
- 메모리: Kingston FURY BEAST RGB DDR5-6800 CL34 (2x16GB)
- DDR5-6400 CL32 XMP 프로필로 구성
- 저장 공간: ADATA LEGEND 960 MAX 1TB
- 전원 공급 장치: Cooler Master MWE Gold 1250 V2 Full Modular (ATX12V 2.52) 1250W
- 케이스: VECTOR Bench Case (Open-air chassis)
- 운영 체제: Windows 11 Home 24H2
테스트
위의 벤치마크 시스템 사양에서 언급했듯이 NVIDIA GeForce RTX 5090 Founders Edition을 사용하여 이 기능을 시연합니다. 이 플래그십 Blackwell 기반 GPU는 32GB의 GDDR7 VRAM, 5세대 Tensor Core 및 21,760개의 CUDA 코어를 갖추고 있으며, 이 모든 것이 결합되어 3,352 TOPS의 AI 특정 FP4 성능을 제공합니다(이 숫자는 FP8을 사용하는 RTX 4090의 1,321 TOPS와 직접 비교할 수 없음).
참고: 테스트 시 Project G-Assist는 여전히 사전 릴리스 버전(버전 0.1.9)이므로 일부 기능이 완전하지 않을 수 있습니다. 아래에서 수행된 테스트에서 생성된 결과는 AI 모델 및 기능이 시간이 지남에 따라 업데이트됨에 따라 달라지기 때문에 이 버전에만 적용됩니다.
처음 사용
Alt+G 키를 눌러 기능을 활성화하면 가장 먼저 보게 되는 내용입니다. 완전히 비활성화할 때까지 화면의 특정 위치에 영구적으로 상주합니다(Alt+R 키를 사용하여 빠른 설정을 통해 수행할 수 있음). AI 언어 모델과 마찬가지로 면책 조항이 적용됩니다. 환각이 발생할 수 있습니다(언어 모델은 잘못된 결과를 생성할 수 있으며, 일반적으로 정보가 없는 사용자를 설득함). 따라서 가능한 한 오류를 확인하십시오.
처음 메시지/명령을 입력할 때도 면책 조항 메시지가 표시되어 AI 생성 결과가 완전히 보장될 수 없음을 다시 한 번 명시합니다. 이 메시지가 표시되면 챗봇이 자연어 명령에 응답할 준비가 됩니다. 즉, 이 버전에서는 여전히 제한된 명령 세트만 사용할 수 있습니다(자연어 또는 기타 방식). 웹사이트에서 이러한 명령을 참조할 수 있습니다.
시스템 정보 및 모니터링
시스템의 특성과 같은 간단한 질문으로 시작하여 G-Assist는 응답에 나열된 모든 중요한 하드웨어 정보로 적절하게 응답합니다. 그러나 BenQ 4K 디스플레이의 유효 해상도(즉, 4K 60Hz)를 가져오는 데 어려움을 겪는 것 같지만, 그 외에는 초기 스니핑 테스트를 통과했습니다.
다음으로, 또 다른 (아마도) 일반적인 사용 사례는 GPU의 전력 소비를 모니터링하는 것입니다. 오른쪽 상단에 더 전통적인 원격 측정 데이터가 있지만 HWiNFO64와 같은 타사 도구가 없으면 완전한 그래프를 제공하지 않습니다. 따라서 이러한 상황에서 캐주얼 사용자는 챗봇에 필요한 정보를 요청할 수 있습니다.
Project G-Assist 챗봇에 세 가지 다른 질문을 던졌습니다. 처음 두 질문은 문제 없이 응답했습니다. 즉, 세 번째 질문은 실시간 모니터링을 제공하기를 처음부터 바랐기 때문에 능력 범위를 벗어난 것 같습니다. 대신 현재 GPU 전력 소비를 알려주었습니다.
또한 GPU가 응답을 생성하기 위해 노력하는 동안 사용 가능한 전력의 대부분을 사용한다는 점에 유의해야 합니다. 이 경우 챗봇에 프롬프트를 보낼 때마다 RTX 5090 FE는 순간적으로 350와트 이상의 전력을 소비했습니다. 더 오래되거나 약한 하드웨어에서는 응답을 생성하는 데 시간이 더 오래 걸릴 수 있습니다(최악의 경우 RTX 3060 12GB는 이 기능에 액세스할 수 있는 최소한의 모델이기 때문). 그러나 이 경우 응답을 생성하기 전에 약 0.5초의 “생각” 시간을 관찰했습니다.
게임 및 성능
이제 전환하여 게임을 살펴봅시다. Steam에 너무 많은 게임 라이브러리가 있어 필터링할 수 없는 경우 챗봇에서 직접 게임을 시작할 수 있습니다. 어떻게든 게임 바로 가기를 바탕 화면이나 “시작” 메뉴에 놓지 않았다고 가정합니다(이 경우 Forza Horizon 5의 전체 이름을 철자할 필요조차 없이 시작할 게임을 찾을 수 있음).
공교롭게도 드라이버 업데이트가 게임 설정을 망쳐 FH5가 끔찍한 15FPS에 갇히게 되었을 수 있습니다. 귀찮은 캐주얼 게이머는 즉시 Alt+G 단축키를 누르고 G-Assist에 “무슨 일이 일어났는지” 묻기 시작할 수 있지만, 이것이 G-Assist의 한계입니다. 게임 설정을 읽는 능력이 부족하고 사용자에게 문제를 진단하기 위한 몇 가지 기본 방향을 제공하는 일반적인 응답을 제공합니다.
수동 진단을 통해 게임이 내부 프레임 속도 제한을 15FPS로 전환한 것을 발견했지만 G-Assist는 이를 전혀 감지하지 못했습니다. 응답에 “프레임 속도 제한기가 비활성화되었습니다”라고 표시되었는데, 이는 NVIDIA App의 NVIDIA 드라이버 수준 설정을 의미할 수 있지만 캐주얼 사용자는 혼자서는 이 문제를 해결하지 못하고 이상적인 응답이 아닌 응답에 의해 오도될 수 있습니다.
다음으로 Counter-Strike 2로 가져가 NVIDIA가 PC 대기 시간을 개선할 수 있는 방법을 찾을 수 있는지 확인합니다. 이는 경쟁적인 게이머가 주의해야 할 지표이지만 모든 사람이 쉽게 이해할 수 있는 것은 아닙니다. G-Assist에 평균 대기 시간 보고서를 요청하는 것은 쉽게 할 수 있지만, 이 지표를 추가로 개선하기 위한 구체적인 권장 사항을 제공하지 못했습니다(그리고 Forza Horizon 5에서 방금 본 것과 동일한 응답을 제공했습니다).
NVIDIA Reflex는 FPS 게이머가 알 가능성이 가장 높은 기능으로, NVIDIA가 기능을 잘 홍보했기 때문에 여전히 좋습니다. 그렇다면 CS2의 상당히 복잡한 게임 내 설정에서 해당 옵션의 위치를 찾을 수 없고 챗봇에 묻기로 선택하면 어떻게 될까요? 안타깝게도 Reflex가 실제로 활성화되어 있는지 전혀 인식하지 못하고 비활성화되었다고 알려주었습니다. 이것이 바로 오류를 확인하라는 메시지가 표시되는 이유인 것 같습니다.
기타 시나리오
다음 시나리오에서는 챗봇에 프로브하여 온라인 비디오(예: YouTube 및 Twitch)에서 유효 해상도를 높이고 압축 아티팩트를 줄이도록 설계된 비디오 업스케일링 기술인 RTX 비디오 초해상도(RTX VSR)를 활성화하는 방법을 찾을 수 있는지 확인합니다. League of Legends에 익숙하다면 한타로 인해 화면이 매우 혼란스러워지고 모든 시각적 아티팩트가 뭉툭한 픽셀 형태로 나타나는 경우가 있다는 것을 알 수 있습니다. 또는 다른 경우에는 1080p 스트림을 4K 디스플레이로 업그레이드하고 싶을 수 있습니다.
공정하게 말하면 Project G-Assist는 기능 이름을 명시적으로 언급하지 않았음에도 불구하고 찾고 있는 기능을 찾아냈습니다. 그러나 해당 기능이 활성화되었는지 여부를 감지할 수는 없었습니다. (G-Assist가 NVIDIA App의 설정을 확인하는 것이 매우 간단하지 않습니까?)
좋습니다. 그렇다면 챗봇에 최대한 좋은 기회를 제공하기 위해 해당 기능을 활성화하기 위해 설정 페이지로 직접 이동하도록 요청해 보겠습니다. 이것도 작동하지 않았습니다. 챗봇은 더 이상 권장 사항을 제공하지 않고 캐주얼 사용자가 Google에 문의하도록 했습니다(현재 상황을 고려할 때 AI 생성 결과를 제공할 가능성이 높습니다).
Project G-Assist 심층 분석: NVIDIA의 AI 도우미가 목표를 달성할 수 있을까요?
NVIDIA의 Project G-Assist는 인공 지능을 활용하여 PC 관리를 간소화하고 게임 경험을 향상시키겠다고 약속합니다. Meta의 Llama-3.1-8B SLM으로 구동되며 로컬에서 실행되어 음성 또는 텍스트 명령을 통해 시스템 설정 최적화, 성능 모니터링 및 주변 장치 제어를 목표로 합니다. 아이디어는 유망하지만 실제 성능은 완벽과는 거리가 멉니다.
설정 퍼즐: 하드웨어 및 소프트웨어 장애물
Project G-Assist 설정에는 몇 가지 장애물이 있습니다. 우선 RTX 30 시리즈 이상의 GPU와 최소 12GB의 VRAM이 필요하므로 잠재적 사용자 기반이 크게 제한됩니다. 이러한 제한으로 인해 성능이 낮은 GPU를 소유한 많은 플레이어가 제외됩니다(많은 RTX xx60 시리즈 소유자 포함). 또한 특정 운영 체제 버전 및 드라이버에 대한 의존성은 복잡성을 더합니다.
지원되는 주변 장치도 MSI 마더보드와 Logitech G, Corsair 및 Nanoleaf의 장치로 제한되어 이러한 특정 브랜드 하드웨어가 없는 사용자의 유용성이 더욱 제한됩니다.
실제 성능: 혼합된 결과
실제 테스트에서 Project G-Assist는 다양한 작업에서 일관성 없는 성능을 보였습니다. 시스템 정보를 정확하게 검색하고 GPU 전력 소비를 모니터링할 수 있었지만 더 복잡한 쿼리를 처리하는 데 어려움을 겪었습니다. 예를 들어 BenQ 4K 디스플레이의 올바른 해상도를 인식하지 못하고 게임 설정 최적화에 대한 구체적인 지침을 제공하는 데 어려움을 겪었습니다.
게임 측면에서 Project G-Assist는 Steam에서 게임을 시작할 수 있었지만 성능 문제 해결에 대한 유용성은 제한적이었습니다. Forza Horizon 5에서 프레임 속도 문제가 발생했을 때 G-Assist는 근본 원인을 진단하지 못하고 사용자에게 큰 도움이 되지 않는 일반적인 응답을 제공했습니다. 마찬가지로 Counter-Strike 2에서 대기 시간을 줄이기 위한 구체적인 권장 사항을 제공하지 못하고 NVIDIA Reflex의 상태를 잘못 보고했습니다.
부족한 기능 및 제한 사항
Project G-Assist의 제한 사항은 일관성 없는 성능에만 국한되지 않습니다. 게임 설정 읽기 및 RTX Video Super Resolution(RTX VSR) 상태 감지와 같은 중요한 기능도 부족합니다. 이러한 누락은 포괄적인 PC 도우미로서의 유용성을 크게 제한합니다.
또한 G-Assist는 로컬에서 실행되는 언어 모델에 의존하므로 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 테스트 과정에서 챗봇이 응답을 생성할 때마다 RTX 5090 FE는 최대 350와트의 전력을 소비했습니다. 구형 또는 성능이 낮은 하드웨어를 사용하는 사용자에게는 성능 문제가 발생할 수 있습니다.
더 나은 커뮤니케이션 및 기대치 관리
현재 상태를 고려할 때 NVIDIA는 Project G-Assist가 여전히 테스트 단계에 있음을 더 잘 전달하는 것이 좋습니다. 제한된 기능과 일관성 없는 성능으로 인해 더 완벽한 경험을 기대하는 사용자가 좌절할 수 있습니다. G-Assist의 현재 기능에 대한 투명성을 유지함으로써 NVIDIA는 합리적인 기대치를 설정하고 불필요한 부정적인 피드백을 피할 수 있습니다.
미래 잠재력: 지켜봐야 함
제한 사항에도 불구하고 Project G-Assist는 여전히 미래 잠재력을 가지고 있습니다. AI 기술이 계속 발전함에 따라 NVIDIA는 언어 모델을 개선하고 기능을 확장하며 성능을 최적화할 수 있습니다. 현재 존재하는 제한 사항을 해결하고 새로운 기능을 추가함으로써 Project G-Assist는 캐주얼 사용자에게 귀중한 도구가 될 가능성이 있습니다. 그러나 그 잠재력에 도달하기까지는 갈 길이 멀습니다.
현재 Project G-Assist는 포괄적인 PC 도우미보다는 명령 콘솔의 더 화려하고 자연어 버전처럼 느껴집니다. 몇 가지 기본 작업을 처리할 수 있지만 고급 문제를 안정적으로 해결하거나 개인화된 지침을 제공할 만큼 충분히 완벽하지 않습니다. 지속적인 개발과 개선을 통해서만 Project G-Assist는 PC 관리를 간소화하고 게임 경험을 향상시키겠다는 약속을 진정으로 실현할 수 있습니다.
해결해야 할 또 다른 중요한 문제는 시스템 요구 사항입니다. 12GB 이상의 VRAM이 있는 상당히 고급 GPU가 없으면 이 기능을 사용할 수 없습니다. 이는 거의 모든 RTX xx60 시리즈 소유자(RTX 3060 12GB, RTX 4060 Ti 16GB 또는 RTX 5060 Ti 16GB 제외)를 제외합니다. 이러한 소유자는 최근에 본 많은 Steam 하드웨어 조사에서 NVIDIA로 구동되는 PC의 상당 부분을 차지합니다. 언어 모델을 8GB 또는 6GB의 VRAM에 맞게 축소할 수 있기를 바랍니다. 그렇지 않으면 NVIDIA가 지금부터 GPU에 더 많은 VRAM을 설치하지 않는 한 널리 사용되지 않을 것입니다.