पर्सनल कंप्युटिंगचे क्षेत्र, विशेषतः हाय-फिडेलिटी गेमिंगच्या मागणीच्या जगात, कृत्रिम बुद्धिमत्तेतील (AI) प्रगतीमुळे मोठे बदल अनुभवत आहे. Nvidia, ग्राफिक्स प्रोसेसिंग युनिट (GPU) क्षेत्रातील दिग्गज आणि AI विकासात आघाडीवर असलेली कंपनी, नेहमीच हार्डवेअरची शक्ती आणि वापरकर्ता-अनुकूल ऑप्टिमायझेशन यांच्यातील दरी कमी करण्याचा प्रयत्न करत आहे. आता, कंपनी Project G-Assist सादर करून एक महत्त्वपूर्ण झेप घेत आहे. हे विशेषतः RTX सिरीज GPU च्या मालकांसाठी डिझाइन केलेले AI-शक्तीवर चालणारे सहाय्यक आहे. काही वर्षांपूर्वी एक गंमतीशीर विनोद म्हणून सुरू झालेली गोष्ट आता एका अत्याधुनिक साधनात रूपांतरित झाली आहे, जी गेमर्स त्यांच्या जटिल गेमिंग रिग्ससोबत कसे संवाद साधतात, त्यांना कसे ट्यून करतात आणि कसे समजून घेतात हे पुन्हा परिभाषित करण्यासाठी सज्ज आहे. हे केवळ सॉफ्टवेअरचा आणखी एक थर जोडण्यापुरते मर्यादित नाही; तर गेमिंग अनुभवात थेट बुद्धिमान सहाय्य समाविष्ट करण्याबद्दल आहे, जे सोपे ऑप्टिमायझेशन, सुधारित कार्यप्रदर्शन अंतर्दृष्टी आणि गेमिंग वातावरणावर अंतर्ज्ञानी नियंत्रणाचे वचन देते.
एप्रिल फूलच्या विनोदापासून ते मूर्त तंत्रज्ञानापर्यंत: G-Assist चा उगम
Project G-Assist चा प्रवास स्वतःच AI क्षमतांच्या जलद प्रगतीचे प्रतिबिंब दर्शवणारी एक आकर्षक कथा आहे. १ एप्रिल २०१७ ची आठवण करा. Nvidia, जी कधीकधी तंत्रज्ञानावर आधारित प्रँक्ससाठी ओळखली जाते, तिने ‘GeForce GTX G-Assist’ नावाची संकल्पना उघड केली. AI ने युक्त USB स्टिक म्हणून विनोदीपणे सादर केलेल्या या संकल्पनेत, तुम्हाला विश्रांतीची आवश्यकता असताना तुमचे गेम्स खेळणे, स्नॅक्स ऑर्डर करणे आणि AI-जनरेटेड ‘GhostPlay’ कोचिंग प्रदान करण्याचे वचन दिले होते. जरी हे गंमतीने सादर केले गेले असले तरी, यामागील मूळ कल्पना – गेमिंग अनुभव वाढवण्यासाठी AI चा वापर करणे – कंपनीच्या संशोधन आणि विकास विभागांमध्ये स्पष्टपणे रुजली होती.
पुढे, या विनोदाने आपले विनोदी स्वरूप सोडण्यास सुरुवात केली. गेल्या वर्षी, Nvidia ने एक अधिक गंभीर तंत्रज्ञान प्रदर्शन सादर केले, ज्यात दाखवले की AI खेळाडूंना त्यांच्यासाठी खेळून नव्हे, तर त्यांची सिस्टीम अधिक चांगल्या प्रकारे खेळण्यासाठी ऑप्टिमाइझ करण्यात कशी मदत करू शकते. या डेमोने आज आपण पाहत असलेल्या साधनासाठी पाया घातला. आता, आपल्या संकल्पनात्मक आणि प्रँकच्या उत्पत्तीला पूर्णपणे मागे टाकत, Project G-Assist Nvidia च्या वापरकर्त्यांच्या मोठ्या वर्गासाठी उपलब्ध असलेले एक कार्यात्मक, एकात्मिक AI सहाय्यक म्हणून उदयास आले आहे. हे AI मॉडेल कार्यक्षमता आणि हार्डवेअर क्षमतेतील घातांकीय वाढीमुळे, काल्पनिक कल्पना किती लवकर व्यावहारिक अनुप्रयोगांमध्ये रूपांतरित होऊ शकतात याचे प्रमाण आहे. हे उत्क्रांती Nvidia च्या केवळ डेटा सेंटर्स किंवा व्यावसायिक अनुप्रयोगांमध्येच नव्हे, तर थेट ग्राहक अनुभवात AI समाविष्ट करण्याच्या धोरणात्मक फोकसला अधोरेखित करते, ज्यामुळे जटिल तंत्रज्ञान अंतिम वापरकर्त्यासाठी अधिक सुलभ आणि शक्तिशाली बनते. हे सहाय्यक आता Nvidia App मध्ये व्यवस्थितपणे समाकलित केले आहे, जे कंपनीचे तुलनेने नवीन केंद्र आहे आणि पूर्वी GeForce Experience आणि Nvidia Control Panel मध्ये विखुरलेली वैशिष्ट्ये एकत्रित करण्यासाठी डिझाइन केलेले आहे.
क्षमतांचे अनावरण: G-Assist गेमिंग टेबलवर काय आणते
Project G-Assist चा उद्देश गेमिंग प्लॅटफॉर्मवर केवळ एक साधा चॅटबॉट जोडण्यापेक्षा बरेच काही आहे. त्याची कार्यक्षमता PC कार्यप्रदर्शन ट्युनिंग आणि सिस्टम समजून घेण्याच्या गुंतागुंतीमध्ये खोलवर जाते, गेमर्ससाठी एक जाणकार सह-वैमानिक म्हणून काम करते. संवाद मॉडेल लवचिकतेसाठी डिझाइन केलेले आहे, जे व्हॉइस आणि टेक्स्ट प्रॉम्प्ट्स दोन्ही स्वीकारते, ज्यामुळे वापरकर्ते सहाय्यकाशी नैसर्गिकरित्या संवाद साधू शकतात.
बुद्धिमान गेम आणि सिस्टम ऑप्टिमायझेशन
कदाचित सर्वात आकर्षक वैशिष्ट्य म्हणजे सहाय्यकाची गेम आणि सिस्टम सेटिंग्ज ऑप्टिमाइझ करण्याची क्षमता. येथे AI साध्या माहिती पुनर्प्राप्तीपलीकडे जाऊन सक्रिय सिस्टम व्यवस्थापनात प्रवेश करते. वापरकर्ते अशा विनंत्या करू शकतात:
- ‘60 FPS कायम ठेवत सर्वोत्तम इमेज क्वालिटीसाठी Cyberpunk 2077 ऑप्टिमाइझ करा.’
- ‘Valorant मध्ये कमाल कार्यक्षमतेसाठी माझी सिस्टम कॉन्फिगर करा.’
- ‘माझ्या सध्याच्या सेटिंग्जचे विश्लेषण करा आणि स्मूथ गेमप्लेसाठी सुधारणा सुचवा.’
G-Assist नंतर विशिष्ट गेमच्या मागण्यांचे विश्लेषण करेल, वापरकर्त्याच्या हार्डवेअर क्षमता (CPU, GPU, RAM, डिस्प्ले) सह त्यांची पडताळणी करेल आणि सेटिंग्जमध्ये बदल प्रस्तावित करेल किंवा स्वयंचलितपणे लागू करेल. यामध्ये टेक्सचर क्वालिटी, शॅडो डिटेल, अँटी-अलायझिंग आणि महत्त्वाचे म्हणजे Nvidia ची स्वतःची तंत्रज्ञान जसे की DLSS (Deep Learning Super Sampling) आणि Reflex यांसारख्या इन-गेम ग्राफिकल पर्यायांमध्ये बदल करणे समाविष्ट असू शकते. आधुनिक PC गेम्समध्ये उपलब्ध असलेल्या अनेकदा गोंधळात टाकणाऱ्या पर्यायांच्या श्रेणीला सोपे करण्याचे वचन आहे, वापरकर्त्याच्या पसंतीनुसार व्हिज्युअल फिडेलिटी आणि फ्रेम रेट संतुलित करणाऱ्या सानुकूलित शिफारसी प्रदान करणे. तासनतास मॅन्युअल ट्युनिंग आणि बेंचमार्क तुलनेद्वारे जे साध्य केले जाऊ शकते त्याच्या तुलनेत किंवा संभाव्यतः त्याहून अधिक चांगले परिणाम देण्याचे उद्दिष्ट आहे, ज्यामुळे कमी तांत्रिक ज्ञान असलेल्या वापरकर्त्यांसाठी देखील इष्टतम कार्यप्रदर्शन सुलभ होते.
व्यापक कार्यप्रदर्शन विश्लेषण आणि निदान
गेम-विशिष्ट ट्युनिंगच्या पलीकडे, G-Assist आपली विश्लेषणात्मक क्षमता संपूर्ण PC पर्यंत वाढवते. हे डिजिटल परफॉर्मन्स इंजिनियरसारखे कार्य करते, जे खालील गोष्टी करण्यास सक्षम आहे:
- फ्रेम रेट मोजणे आणि त्याचा अर्थ लावणे: केवळ संख्या दर्शवणे नाही, तर संभाव्यतः घसरण किंवा विसंगतींना संदर्भित करणे.
- कार्यप्रदर्शन अडथळे शोधणे: दिलेल्या परिस्थितीत CPU, GPU, RAM किंवा स्टोरेज कार्यक्षमतेला मर्यादित करत आहे का हे ओळखणे. उदाहरणार्थ, गेम CPU-बाउंड आहे का याचे निदान करू शकते, म्हणजे GPU अपग्रेड केल्याने कार्यक्षमतेत लक्षणीय वाढ होणार नाही.
- अयोग्य कॉन्फिगरेशन ओळखणे: डिस्प्लेचा रिफ्रेश रेट Windows मध्ये त्याच्या कमाल क्षमतेवर सेट न करणे, किंवा फ्रेम रेट लिमिटर अनावश्यकपणे कार्यक्षमतेला मर्यादित करत आहे का हे शोधणे यासारख्या समस्यांना फ्लॅग करणे.
- सुधारात्मक कृतींची शिफारस करणे: त्याच्या विश्लेषणावर आधारित, G-Assist ठोस पावले सुचवू शकते. यामध्ये Resizable BAR सक्षम करणे, GPU ओव्हरक्लॉकिंग सुचवणे (संभाव्यतः वापरकर्त्याला Nvidia च्या स्वयंचलित ओव्हरक्लॉकिंग स्कॅनरद्वारे मार्गदर्शन करणे), विशिष्ट इन-गेम सेटिंग्ज कमी करण्याची शिफारस करणे किंवा संभाव्य हार्डवेअर अपग्रेडबद्दल सल्ला देणे समाविष्ट असू शकते.
या निदान क्षमतेचे प्रचंड मूल्य आहे. PC कार्यप्रदर्शन एक जटिल कोडे असू शकते आणि G-Assist स्पष्ट, कृती करण्यायोग्य अंतर्दृष्टी प्रदान करण्याचे उद्दिष्ट ठेवते, अमूर्त तांत्रिक डेटाला समजण्यायोग्य शिफारसींमध्ये रूपांतरित करते.
संदर्भ-जागरूक माहिती पुनर्प्राप्ती
आपल्या AI पायाचा फायदा घेत, G-Assist एक माहितीपूर्ण ज्ञान आधार म्हणून कार्य करते. वापरकर्ते Nvidia तंत्रज्ञान आणि गेमिंग संकल्पनांशी थेट संबंधित प्रश्न विचारू शकतात, जसे की:
- ‘DLSS Frame Generation कसे कार्य करते ते स्पष्ट करा.’
- ‘Nvidia Reflex चे फायदे काय आहेत?’
- ‘G-Sync आणि V-Sync मध्ये काय फरक आहे?’
ChatGPT सारख्या सामान्य वेब शोध किंवा मानक चॅटबॉटच्या विपरीत, G-Assist वापरकर्त्याच्या सिस्टमच्या आणि संभाव्यतः खेळल्या जात असलेल्या गेमच्या संदर्भात कार्य करते. हे वापरकर्त्याच्या विशिष्ट हार्डवेअर आणि सॉफ्टवेअर वातावरणासाठी अधिक संबंधित आणि संभाव्यतः अधिक अचूक उत्तरे देण्यास अनुमती देते. वापरकर्त्यांना त्यांच्या अनुभवाला शक्ती देणाऱ्या तंत्रज्ञानाबद्दल शिक्षित करणे, विविध सेटिंग्ज कार्यप्रदर्शन आणि व्हिज्युअल गुणवत्तेवर कसा परिणाम करतात याची सखोल समज वाढवणे हे त्याचे उद्दिष्ट आहे.
इकोसिस्टम इंटिग्रेशन: PC च्या पलीकडे
G-Assist ची पोहोच मुख्य PC घटकांच्या पलीकडे व्यापक गेमिंग वातावरणात थोडीशी विस्तारते. यात कनेक्टेड पेरिफेरल्सच्या लाइटिंगवर नियंत्रण ठेवण्याची क्षमता समाविष्ट आहे. Nvidia ने प्रमुख पेरिफेरल उत्पादकांसोबत भागीदारी केली आहे, ज्यात खालील गोष्टींचा समावेश आहे:
- Logitech
- Corsair
- MSI
- Nanoleaf
वापरकर्ते संभाव्यतः ‘माझ्या कीबोर्ड आणि माऊसची लाइटिंग गेममधील प्रबळ रंगांशी जुळवा’ किंवा ‘मी हॉरर गेम सुरू केल्यावर माझे Nanoleaf पॅनेल मंद करा’ असे आदेश देऊ शकतात. कार्यप्रदर्शन ऑप्टिमायझेशनपेक्षा कदाचित कमी महत्त्वाचे असले तरी, हे वैशिष्ट्य Nvidia च्या एकात्मिक आणि इमर्सिव्ह गेमिंग इकोसिस्टम तयार करण्याच्या महत्त्वाकांक्षेला अधोरेखित करते, जे एका एकीकृत, बुद्धिमान इंटरफेसद्वारे नियंत्रित केले जाते. हे वातावरणावर नियंत्रण ठेवण्याचा एक थर जोडते, जो कार्यप्रदर्शन ट्युनिंग हाताळणाऱ्या त्याच AI सहाय्यकाद्वारे व्यवस्थापित केला जातो.
पडद्यामागील इंजिन: लोकल AI आणि हार्डवेअर आवश्यकता
Project G-Assist चा एक महत्त्वाचा पैलू म्हणजे त्याचे मूलभूत तंत्रज्ञान. अनेक मोठ्या प्रमाणावरील AI सहाय्यकांप्रमाणे जे क्लाउड प्रोसेसिंगवर मोठ्या प्रमाणावर अवलंबून असतात, G-Assist लोकल स्मॉल लँग्वेज मॉडेल (SLM) वापरते. या आर्किटेक्चरल निवडीचे महत्त्वपूर्ण परिणाम आहेत:
- गोपनीयता: प्रॉम्प्ट्स आणि सिस्टम डेटा स्थानिक पातळीवर प्रक्रिया केल्याने वापरकर्त्याची गोपनीयता वाढते, कारण संवेदनशील माहिती मूलभूत ऑपरेशन्ससाठी बाह्य सर्व्हरवर पाठवण्याची आवश्यकता नसते.
- प्रतिसादक्षमता: विशिष्ट कार्यांसाठी, स्थानिक प्रक्रिया क्लाउड-आधारित सोल्यूशन्सच्या तुलनेत संभाव्यतः कमी लेटन्सी देऊ शकते, ज्यामुळे विशेषतः सिस्टम विश्लेषण आणि सेटिंग्ज समायोजनासाठी जलद प्रतिसाद मिळतो.
- ऑफलाइन क्षमता: सुरुवातीला डाउनलोड आणि संभाव्य अपडेट्सची आवश्यकता असली तरी, मुख्य कार्यक्षमता सतत इंटरनेट कनेक्शनशिवाय देखील उपलब्ध असू शकतात, जरी रिअल-टाइम बाह्य डेटाची आवश्यकता असलेली वैशिष्ट्ये (जसे की गेम-विशिष्ट ऑप्टिमायझेशन प्रोफाइल) अजूनही ऑनलाइन प्रवेशाची आवश्यकता असू शकतात.
तथापि, स्थानिक पातळीवर सक्षम AI मॉडेल चालवण्यासाठी सिस्टम संसाधनांच्या बाबतीत किंमत मोजावी लागते. Nvidia अनेक आवश्यकता निर्दिष्ट करते:
- डिस्क स्पेस: SLM, त्याच्या आवश्यक डेटा आणि व्हॉइस क्षमतांसह, अंदाजे 10GB स्टोरेज स्पेस आवश्यक आहे. ही एक लक्षणीय रक्कम आहे, जी स्थानिक मॉडेलच्या जटिलतेवर प्रकाश टाकते.
- GPU: Project G-Assist Nvidia च्या RTX सिरीज GPUs साठी खास आहे, विशेषतः RTX 30, 40, आणि आगामी 50 सिरीज डेस्कटॉप कार्ड्सना लक्ष्य करते. जुनी GTX कार्ड्स किंवा नॉन-Nvidia GPUs समर्थित नाहीत.
- VRAM: कदाचित सर्वात महत्त्वपूर्ण हार्डवेअर गेट म्हणजे GPU मध्ये किमान 12GB व्हिडिओ रॅम (VRAM) असणे आवश्यक आहे. हे लक्षणीय आहे आणि मागील पिढ्यांमधील लो-एंड आणि अनेक मिड-रेंज RTX कार्ड्स (जसे की लोकप्रिय RTX 3060 8GB व्हेरिएंट किंवा RTX 3070/Ti) त्वरित वगळते. उच्च VRAM आवश्यकता थेट संभाव्यतः VRAM-केंद्रित गेम्ससह समवर्ती SLM चालवण्याच्या मेमरी मागण्यांशी जोडलेली आहे. AI मॉडेल्स, अगदी लहान असले तरी, कार्यक्षमतेने ऑपरेट करण्यासाठी महत्त्वपूर्ण मेमरी बँडविड्थ आणि क्षमतेची आवश्यकता असते.
या आवश्यकता स्पष्टपणे G-Assist ला प्रामुख्याने मिड-टू-हाय-एंड आधुनिक गेमिंग PC असलेल्या वापरकर्त्यांसाठी एक वैशिष्ट्य म्हणून स्थान देतात. हे वापरकर्त्याच्या मशीनवर थेट अत्याधुनिक AI सहाय्य आणण्यात गुंतलेल्या संगणकीय ओव्हरहेडला प्रतिबिंबित करते.
Nvidia इकोसिस्टममधील एकत्रीकरण
Project G-Assist स्टँडअलोन सॉफ्टवेअर म्हणून रिलीज केले जात नाही, तर Nvidia App मध्ये पर्यायी घटक म्हणून रिलीज केले जात आहे. हे एकत्रीकरण धोरणात्मक आहे. Nvidia App चे उद्दिष्ट GeForce वापरकर्त्यांसाठी केंद्रीय कमांड सेंटर बनणे आहे, जे ड्रायव्हर अपडेट्स, गेम ऑप्टिमायझेशन (विद्यमान GeForce Experience वैशिष्ट्यांद्वारे, आता संभाव्यतः G-Assist द्वारे वाढवलेले), कार्यप्रदर्शन मॉनिटरिंग, रेकॉर्डिंग टूल्स (ShadowPlay), आणि RTX-विशिष्ट वैशिष्ट्यांमध्ये प्रवेश एकत्रित करते.
G-Assist चा रोलआउट Nvidia App च्या अपडेटसह जुळतो ज्यात इतर सुधारणा देखील सादर केल्या जातात, जसे की:
- नवीन DLSS ओव्हरराइड पर्याय: वापरकर्त्यांना गेम्समध्ये DLSS कसे लागू केले जाते यावर अधिक बारीक नियंत्रण देणे, संभाव्यतः विशिष्ट मोड किंवा प्रोफाइल सक्तीने लागू करणे.
- डिस्प्ले स्केलिंग आणि कलर सेटिंग्ज समायोजन: अधिक डिस्प्ले नियंत्रणे थेट अॅपमध्ये समाकलित करणे, Nvidia Control Panel आणि Windows डिस्प्ले सेटिंग्जमध्ये जुगलबंदी करण्याची गरज कमी करणे.
G-Assist ला या केंद्रीय हबमध्ये एम्बेड करून, Nvidia वापरकर्त्यांना नवीन अॅप स्वीकारण्यास प्रोत्साहित करते आणि त्याच वेळी AI सहाय्यकाला विकसित होत असलेल्या RTX मूल्य प्रस्तावाचा मुख्य भाग म्हणून स्थान देते. हे गेमर्ससाठी Nvidia इकोसिस्टममध्ये गुंतवणूक करण्याचे आणखी एक आकर्षक कारण बनते, हार्डवेअर, ड्रायव्हर्स आणि बुद्धिमान सॉफ्टवेअर वैशिष्ट्यांमधील घट्ट एकत्रीकरणाचा फायदा घेणे. वापरकर्त्याचा अनुभव संभाव्यतः Nvidia App ओव्हरलेमधील हॉटकी किंवा इंटरफेस बटणाद्वारे G-Assist ला आवाहन करणे समाविष्ट करेल, ज्यामुळे गेम न सोडता अखंड संवाद साधता येईल.
व्यापक परिणाम: AI गेमर्सचा अपरिहार्य मित्र म्हणून
Project G-Assist चे लाँच केवळ एका नवीन सॉफ्टवेअर वैशिष्ट्यापेक्षा अधिक सूचित करते; हे वापरकर्ते त्यांच्या गेमिंग हार्डवेअरशी कसे संवाद साधतात यात संभाव्य प्रतिमान बदलाचे प्रतिनिधित्व करते. दशकांपासून, इष्टतम PC गेमिंग कार्यप्रदर्शन साध्य करण्यासाठी अनेकदा महत्त्वपूर्ण तांत्रिक ज्ञान, प्रयोगासाठी संयम आणि समुदाय मार्गदर्शक किंवा बेंचमार्कवर अवलंबून राहावे लागत होते. G-Assist या प्रक्रियेचे लोकशाहीकरण करण्याचे वचन देते, एका साध्या संभाषणात्मक इंटरफेसद्वारे तज्ञ-स्तरीय ट्युनिंग आणि विश्लेषण ऑफर करते.
हा विकास जटिल कार्ये सुलभ करण्यासाठी आणि वापरकर्ता उत्पादकता आणि आनंद वाढवण्यासाठी ऑपरेटिंग सिस्टम आणि अनुप्रयोगांमध्ये थेट AI एम्बेड करण्याच्या व्यापक ट्रेंडशी जुळतो. जसे AI क्रिएटिव्ह वर्कफ्लो, डेटा विश्लेषण आणि संप्रेषण बदलत आहे, तसेच ते आता गेमिंग अनुभवाचाच एक अविभाज्य भाग बनण्यास सज्ज आहे.
G-Assist सारख्या सहाय्यकासाठी संभाव्य भविष्यातील मार्ग विशाल आहेत. गेमप्ले विश्लेषणावर आधारित रिअल-टाइम रणनीतिक सल्ला देणे, जटिल इन-गेम क्राफ्टिंग किंवा क्वेस्ट व्यवस्थापनात मदत करणे, किंवा वापरकर्त्यांना साध्या कार्यप्रदर्शन ट्युनिंगच्या पलीकडे तांत्रिक समस्यांचे निवारण करण्यात मदत करणे याची कल्पना करता येते. हे PC गेमरसाठी खऱ्या अर्थाने व्यापक डिजिटल साथीदार म्हणून विकसित होऊ शकते.
तथापि, आव्हाने आणि प्रश्न कायम आहेत. गेम्स आणि हार्डवेअर कॉन्फिगरेशनच्या विशाल स्पेक्ट्रममध्ये AI चे ऑप्टिमायझेशन खरोखर किती अचूक असेल? गेमर्स, विशेषतः उत्साही जे मॅन्युअल ट्युनिंगवर अभिमान बाळगतात, ते AI च्या शिफारसींवर विश्वास ठेवतील का? Nvidia नवीन गेम्स, पॅचेस आणि हार्डवेअर रिलीझसह SLM अद्ययावत राहील याची खात्री कशी करेल? G-Assist ची प्रभावीता आणि स्वीकृती दर त्याच्या विश्वासार्हतेवर, ते देत असलेल्या मूर्त फायद्यांवर आणि PC गेमिंगच्या गुंतागुंतीला जास्त हस्तक्षेप न करता किंवा सदोष सल्ला न देता खऱ्या अर्थाने सोपे करण्याच्या क्षमतेवर मोठ्या प्रमाणावर अवलंबून असेल.
तरीसुद्धा, Project G-Assist Nvidia कडून हेतूचे एक धाडसी विधान म्हणून उभे आहे. हे कंपनीच्या उच्च-कार्यक्षमता ग्राफिक्स आणि AI विकास या दोन्हीमधील वर्चस्वाचा फायदा घेऊन एक साधन तयार करते जे लाखो गेमर्ससाठी वापरकर्त्याच्या अनुभवात मूलभूतपणे वाढ करू शकते, PC ऑप्टिमायझेशनच्या अनेकदा भीतीदायक कार्याला एका बुद्धिमान डिजिटल सहाय्यकाशी संभाषणात रूपांतरित करते. हे भविष्यातील एक झलक आहे जिथे आपल्या वाढत्या जटिल मशीनची शक्ती व्यवस्थापित करणे कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या मार्गदर्शक हातामुळे नाटकीयरित्या सोपे होते.