В начале этого года NVIDIA наконец-то выпустила Project G-Assist, реальный продукт, который можно попробовать, хотя его «концепция» появилась еще в апреле 2017 года. Первоначальная идея (в шутку) заключалась в том, чтобы предоставить игрокам как можно больше помощи, чтобы они могли пройти застрявшие уровни, а реальный продукт опирается на AI и предлагает больше, чем просто внутриигровой помощник.
Что такое Project G-Assist?
В настоящее время Project G-Assist использует небольшую языковую модель (SLM) Llama-3.1-8B от Meta, которая работает локально на вашем компьютере, а точнее, на вашей RTX GPU. По словам NVIDIA: «Поскольку современные ПК становятся все более мощными, их эксплуатация также становится все более сложной. G-Assist помогает пользователям контролировать различные настройки ПК, от оптимизации игровых и системных настроек, отображения частоты кадров и других ключевых статистических данных о производительности до управления выбранными настройками периферийных устройств (например, освещением) — и все это с помощью простых голосовых или текстовых команд».
Идея не сильно отличается от того, как Google и Apple используют модели AI для расширения своих цифровых помощников, что позволяет им лучше понимать человеческий язык и настраивать параметры без необходимости копаться в меню, разбросанных по разным углам системы. Теоретически это особенно полезно для случайных пользователей: в то время как такие, как мы, являются гиками и любят крутить ручки по своему желанию, разгон GPU или настройка графических параметров может показаться им слишком сложной — именно здесь и вступает в дело Project G-Assist.
Настройка
Прежде чем устанавливать Project G-Assist, нужно знать несколько вещей, прежде всего системные требования. Самое главное, у вас должна быть GPU RTX 30-й серии или новее, как минимум с 12 ГБ VRAM (ноутбучные GPU в настоящее время не поддерживаются) — к сожалению, из-за странных конфигураций VRAM в прошлых поколениях, сложилась ситуация, когда владелец RTX 3060 12GB может запустить модель, а владелец более дорогой RTX 3080 (с 10 ГБ VRAM) не может. Ой.
Предполагая, что ваше GPU оборудование соответствует требованиям, вам также понадобится операционная система Windows 10 или Windows 11, а также драйвер GPU версии 572.83 или новее; для хранения требуется не менее 6,5 ГБ дискового пространства для правильной работы функций системного помощника (голосовые команды потребуют дополнительных 3 ГБ). В настоящее время поддерживается только английский язык.
Вам также необходимо установить NVIDIA App, чтобы включить Project G-Assist в вашей системе; что касается аппаратных требований, связанных с периферийными устройствами, текущая версия поддерживает материнские платы MSI, а также периферийные устройства от Logitech G, Corsair и Nanoleaf. Поддерживаются не все модели этих брендов — более подробную информацию смотрите на вкладке «Системные требования» на домашней странице Project G-Assist.
Тестовая система
- CPU: Intel Core i9-13900K
- Охлаждение: Cooler Master MasterLiquid PL360 Flux 30th Anniversary Edition
- Термопаста: Thermal Grizzly Kryonaut
- Материнская плата: ASUS ROG Maximus Z790 Apex
- GPU: NVIDIA GeForce RTX 5090 Founders Edition
- Память: Kingston FURY BEAST RGB DDR5-6800 CL34 (2x16GB)
- Настроено на профиль DDR5-6400 CL32 XMP
- Хранилище: ADATA LEGEND 960 MAX 1TB
- Блок питания: Cooler Master MWE Gold 1250 V2 Full Modular (ATX12V 2.52) 1250W
- Корпус: VECTOR Bench Case (Open-air chassis)
- Операционная система: Windows 11 Home 24H2
Тестирование
Как указано в спецификациях тестовой системы выше, для демонстрации этой функции мы будем использовать NVIDIA GeForce RTX 5090 Founders Edition. Этот флагманский GPU на базе Blackwell оснащен 32 ГБ GDDR7 VRAM, Tensor Core 5-го поколения и 21 760 ядрами CUDA, что в совокупности обеспечивает 3 352 TOPS AI-специфичной производительности FP4 (обратите внимание, что это число нельзя напрямую сравнивать с 1 321 TOPS RTX 4090, которая использует FP8).
Примечание: на момент тестирования Project G-Assist все еще находится в предварительной версии (версия 0.1.9), поэтому некоторые функции могут быть неполными. Результаты, полученные в результате приведенных ниже тестов, будут применимы только к этой версии, поскольку результаты будут различаться по мере обновления модели AI и функций с течением времени.
Первое использование
Вот что вы увидите в первую очередь после включения функции клавишами Alt+G, она будет постоянно находиться где-то на экране, пока вы полностью ее не отключите (это можно сделать с помощью быстрых настроек, нажав клавиши Alt+R). Как и в случае с языковыми моделями AI, применяется отказ от ответственности — могут возникать галлюцинации (языковые модели могут выдавать неверные результаты, часто убеждая ничего не подозревающего пользователя), поэтому проверяйте ошибки, когда это возможно.
Сообщение об отказе от ответственности также отображается при вводе сообщения/команды в первый раз, еще раз заявляя, что результаты, сгенерированные AI, не могут быть гарантированы полностью. После того, как вы увидите это сообщение, чат-бот готов отвечать на команды с помощью естественного языка — то есть, в этой версии по-прежнему доступен только ограниченный набор команд (естественным языком или иным способом), который вы можете найти на веб-сайте.
Информация о системе и мониторинг
Начиная с простых вопросов, таких как характер системы, G-Assist будет надлежащим образом отвечать, перечисляя всю важную информацию об оборудовании в своем ответе. Однако, похоже, ему трудно получить действительное разрешение для нашего монитора BenQ 4K (т.е. 4K 60 Гц), но в остальном он прошел наш начальный тест.
Затем, другим (предположительно) распространенным вариантом использования является мониторинг энергопотребления GPU. У нас есть более традиционная телеметрия в правом верхнем углу, но она не предоставляет полных графиков, если у вас нет сторонних инструментов, таких как HWiNFO64; поэтому в этом сценарии случайный пользователь может просто попросить чат-бота предоставить необходимую ему информацию.
Мы задали чат-боту Project G-Assist три разных вопроса, на первые два из которых были получены ответы без каких-либо проблем; то есть третий вопрос, похоже, выходит за рамки его возможностей, поскольку мы изначально хотели, чтобы он предоставлял мониторинг в реальном времени, когда он доступен. Вместо этого он дал нам текущее энергопотребление GPU.
Также стоит отметить, что когда GPU изо всех сил пытается сгенерировать ответ, он будет использовать подавляющее большинство своей доступной мощности, и в этом случае наша RTX 5090 FE будет мгновенно потреблять более 350 Вт каждый раз, когда мы выдаем подсказку чат-боту. На более старом или слабом оборудовании время, необходимое для создания ответа, может быть значительно больше (в худшем случае RTX 3060 12 ГБ, поскольку это самый низкий уровень модели с достаточным количеством VRAM для доступа к этой функции), но в этом случае мы наблюдаем примерно полсекунды времени «размышления», прежде чем сгенерировать ответ.
Игры и производительность
Давайте переключимся и посмотрим на игры. Если у вас слишком большая библиотека игр в Steam, чтобы ее фильтровать, вы можете запустить игру прямо из чат-бота — предполагая, что вы каким-то образом не поместили ярлык игры на рабочий стол или в меню «Пуск» (в этом случае нам даже не нужно было писать полное название Forza Horizon 5, чтобы он мог понять, какую игру нужно запустить, хотя это единственная игра Forza в нашей системе).
Так уж получилось, что обновление драйвера, возможно, испортило настройки в игре, в результате чего FH5 застряла на ужасных 15 FPS. Случайный игрок, столкнувшийся с этой проблемой, может немедленно нажать клавиши Alt+G и начать спрашивать G-Assist «что происходит», но именно здесь и проявляются ограничения G-Assist: ему не хватает возможности читать игровые настройки, вместо этого он предоставляет общий ответ, давая пользователю некоторые основные указания для диагностики проблемы.
При ручной диагностике мы действительно обнаружили, что игра каким-то образом переключила свой внутренний ограничитель частоты кадров только на 15 FPS, что G-Assist никак не обнаружил. Его ответ показывает, что «ограничитель частоты кадров отключен», что, возможно, относится к настройкам уровня драйвера NVIDIA в NVIDIA App, но случайный пользователь, скорее всего, не сможет решить эту проблему самостоятельно и в конечном итоге может быть введен в заблуждение этим не совсем идеальным ответом.
Далее мы переходим к Counter-Strike 2, чтобы посмотреть, сможет ли NVIDIA найти какие-либо способы снизить задержку ПК — это показатель, на который должны обращать внимание соревновательные игроки, но который не все легко поймут. Попросить G-Assist предоставить отчет о средней задержке легко, но он не смог дать никаких конкретных рекомендаций о том, как еще улучшить этот показатель (и он выдал тот же ответ, который мы только что видели в Forza Horizon 5).
Это все еще хорошо, поскольку мы предполагаем, что NVIDIA достаточно хорошо продвинула свои функции, чтобы NVIDIA Reflex была функцией, о которой FPS-геймеры, скорее всего, знают. Итак, что произойдет, если они не могут найти, где находится этот параметр в довольно сложных игровых настройках CS2, и решат спросить чат-бота? К сожалению, он совершенно не знает, что Reflex фактически включен, и вместо этого говорит нам, что он отключен. Думаю, вот почему нам напоминают о необходимости проверять его на наличие ошибок.
Другие сценарии
В следующем сценарии мы проверяем чат-бота, чтобы посмотреть, сможет ли он найти способ включить RTX Video Super Resolution (RTX VSR), технологию повышения разрешения видео, предназначенную для повышения эффективного разрешения и уменьшения артефактов сжатия в онлайн-видео, таких как YouTube и Twitch. Теперь, если вы знакомы с League of Legends, вы знаете, что иногда командный бой может настолько загромоздить экран и привести ко всем этим визуальным артефактам, существующим в виде блочных пикселей; или в других случаях вы хотите, чтобы потоки 1080p были улучшены до вашего монитора 4K.
Честно говоря, Project G-Assist действительно удалось выяснить, какую функцию мы ищем, хотя мы явно не упоминали название этой функции; однако у него нет возможности определить, включена ли функция. (Разве для G-Assist не было бы очень просто проверить настройки NVIDIA App?)
Что ж, пусть будет так — возможно, мы просто попросим чат-бота перенаправить нас прямо на страницу настроек, чтобы включить эту функцию, просто чтобы дать ему наилучший шанс. Это тоже не работает, чат-бот не дает никаких дальнейших советов, оставляя любого случайного пользователя искать в Google (что, учитывая нынешнее положение вещей, скорее всего, даст им еще один результат, сгенерированный AI).
Разбор Project G-Assist: AI-помощник NVIDIA справляется с поставленной задачей?
Project G-Assist от NVIDIA обещает использовать искусственный интеллект для упрощения управления ПК и улучшения игрового опыта. Основанный на SLM Llama-3.1-8B от Meta, который работает локально, он направлен на оптимизацию системных настроек, мониторинг производительности и управление периферийными устройствами с помощью голосовых или текстовых команд. Хотя эта идея выглядит многообещающе, фактическая производительность далека от совершенства.
Головоломка с настройкой: аппаратные и программные препятствия
Настройка Project G-Assist создает несколько препятствий. Во-первых, требование GPU RTX 30-й серии или новее, с минимум 12 ГБ VRAM, значительно ограничивает его потенциальную пользовательскую базу. Это ограничение исключает значительное количество геймеров с GPU более низкой производительности, в том числе многих владельцев RTX xx60. Кроме того, зависимость от конкретных версий операционной системы и драйверов добавляет сложности.
Поддерживаемые периферийные устройства также ограничены материнскими платами MSI и устройствами от Logitech G, Corsair и Nanoleaf, что еще больше ограничивает полезность для тех, у кого нет оборудования этих конкретных брендов.
Производительность в реальном мире: смешанные результаты
В реальных тестах Project G-Assist продемонстрировал непоследовательную производительность в различных задачах. Хотя он смог точно извлекать системную информацию и отслеживать энергопотребление GPU, ему было трудно справляться с более сложными запросами. Например, ему не удалось распознать правильное разрешение монитора BenQ 4K и было трудно предоставить конкретные указания по оптимизации игровых настроек.
В играх Project G-Assist смог запускать игры в Steam, но его полезность в решении проблем с производительностью была ограничена. Когда в Forza Horizon 5 возникли проблемы с частотой кадров, G-Assist не смог диагностировать основную причину и вместо этого предоставил общий ответ, который был не очень полезен для пользователя. Точно так же в Counter-Strike 2 он не смог предоставить конкретные рекомендации по снижению задержки и даже ошибочно сообщил о состоянии NVIDIA Reflex.
Отсутствующие функции и ограничения
Ограничения Project G-Assist выходят за рамки его непоследовательной производительности. Ему также не хватает важных функций, таких как возможность чтения игровых настроек и определения состояния RTX Video Super Resolution (RTX VSR). Эти упущения значительно ограничивают его полезность в качестве комплексного помощника для ПК.
Кроме того, G-Assist полагается на языковую модель, работающую локально, что означает, что ей требуются значительные вычислительные ресурсы. Во время тестирования RTX 5090 FE потреблял до 350 Вт мощности всякий раз, когда чат-бот генерировал ответ. Это может привести к проблемам с производительностью для пользователей со старым или менее мощным оборудованием.
Улучшенная коммуникация и управление ожиданиями
Учитывая его текущее состояние, NVIDIA лучше сообщить, что Project G-Assist все еще находится на стадии тестирования. Его ограниченная функциональность и непоследовательная производительность могут расстроить пользователей, которые ожидают более отточенного опыта. Будучи прозрачной в отношении текущих возможностей G-Assist, NVIDIA может установить разумные ожидания и избежать ненужных негативных отзывов.
Будущий потенциал: остается только наблюдать
Несмотря на свои ограничения, Project G-Assist по-прежнему имеет будущий потенциал. По мере развития технологий AI NVIDIA может улучшить языковую модель, расширить ее возможности и оптимизировать ее производительность. Устранив существующие ограничения и добавив новые функции, Project G-Assist может стать ценным инструментом для случайных пользователей. Однако, прежде чем он достигнет этого потенциала, ему предстоит пройти долгий путь.
На данный момент Project G-Assist больше похож на более причудливую, естественно-языковую версию командной консоли, чем на комплексного помощника для ПК. Хотя он может быть способен выполнять некоторые основные задачи, он недостаточно отточен, чтобы надежно решать сложные проблемы или предоставлять персональные рекомендации. Только благодаря постоянной разработке и совершенствованию Project G-Assist может по-настоящему выполнить свое обещание упростить управление ПК и улучшить игровой опыт.
Другой важной проблемой, которую необходимо решить, являются системные требования. Если у вас нет достаточно дорогой GPU с 12 ГБ VRAM или более, вы просто не сможете использовать эту функцию — это практически исключает всех владельцев RTX xx60 (если у вас нет RTX 3060 12 ГБ, RTX 4060 Ti 16 ГБ или RTX 5060 Ti 16 ГБ), которые составляют большую часть NVIDIA-powered ПК во многих аппаратных опросах Steam, которые мы видели в последние годы. Я действительно надеюсь, что языковую модель можно будет уменьшить, чтобы она поместилась в 8 ГБ или даже 6 ГБ VRAM, в противном случае она не получит широкого распространения, если NVIDIA не начнет устанавливать больше VRAM в свои GPU, начиная с этого момента.