సాంకేతిక ప్రపంచం నిరంతరం ఆవిష్కరణలతో రూపాంతరం చెందుతోంది, మరియు కృత్రిమ మేధస్సు (AI) రంగంలో ఇది మరింత స్పష్టంగా కనిపిస్తుంది. ప్రధాన సాంకేతిక సంస్థలు వినియోగదారు అనుభవాలలో AIని ఎక్కువగా చొప్పిస్తున్నాయి, మరియు గేమింగ్ ప్రపంచం ఈ పురోగతులకు ప్రధాన యుద్ధభూమిగా మారుతోంది. Nvidia, అత్యాధునిక గ్రాఫిక్స్ ప్రాసెసింగ్‌కు దీర్ఘకాలంగా పర్యాయపదంగా ఉన్న ఒక దిగ్గజం, ఇప్పుడు ప్రాజెక్ట్ G-Assist పరిచయంతో ఒక నూతన విధానానికి తన గణనీయమైన బలాన్ని జోడించింది. ఇది కేవలం మరొక క్లౌడ్-ఆధారిత చాట్‌బాట్ కాదు; ఇది వినియోగదారు హార్డ్‌వేర్‌పై నేరుగా అధునాతన AI సామర్థ్యాలను అమలు చేయడంలో ఒక ప్రతిష్టాత్మక ప్రయోగం, గేమర్ సహాయం మరియు సిస్టమ్ నిర్వహణ కోసం ఒక కొత్త నమూనాను వాగ్దానం చేస్తుంది.
Computex ప్రదర్శన నుండి డెస్క్‌టాప్ వాస్తవికత వరకు
ప్రాజెక్ట్ G-Assist మొదటిసారిగా తైవాన్‌లో జరిగిన సందడిగా ఉండే Computex 2024 ఈవెంట్‌లో ప్రజల దృష్టికి వచ్చింది. డిజిటల్ మానవ సృష్టిలో పురోగతులు (Nvidia ACE) మరియు డెవలపర్ వనరులు (RTX AI Toolkit) సహా AI-కేంద్రీకృత ప్రకటనల వెల్లువ మధ్య, G-Assist స్థానిక ప్రాసెసింగ్ ద్వారా శక్తిని పొందే సందర్భోచిత ఇన్-గేమ్ సహాయం వాగ్దానంతో ప్రత్యేకంగా నిలిచింది. ఇప్పుడు, ప్రివ్యూ కాన్సెప్ట్ నుండి స్పష్టమైన సాధనంగా మారుతూ, Nvidia ఈ ప్రయోగాత్మక AI అసిస్టెంట్‌ను డెస్క్‌టాప్ GeForce RTX గ్రాఫిక్స్ కార్డ్‌లతో కూడిన వినియోగదారులకు అందుబాటులోకి తెచ్చింది. ఈ విడుదల Nvidia యాప్ ద్వారా నిర్వహించబడుతోంది, ఇది కంపెనీ ప్రధాన సాఫ్ట్‌వేర్ పర్యావరణ వ్యవస్థలో AIని మరింత లోతుగా ఏకీకృతం చేయడంలో ఒక ముఖ్యమైన అడుగు. డెస్క్‌టాప్ వినియోగదారులు మొదటి రుచి చూస్తుండగా, ల్యాప్‌టాప్ RTX GPUలకు మద్దతు త్వరలో రానుందని Nvidia సూచించింది, ఈ ఆసక్తికరమైన సాంకేతికతకు సంభావ్య వినియోగదారుల సంఖ్యను విస్తరిస్తుంది. ఈ దశలవారీ విడుదల Nvidiaకు కీలకమైన అభిప్రాయాన్ని సేకరించడానికి మరియు విస్తృత విస్తరణకు ముందు అనుభవాన్ని మెరుగుపరచడానికి అనుమతిస్తుంది.
అంతర్గత శక్తి: స్థానిక ప్రాసెసింగ్ ప్రధాన పాత్ర పోషిస్తుంది
AI అసిస్టెంట్ల పెరుగుతున్న రద్దీ రంగంలో ప్రాజెక్ట్ G-Assistను నిజంగా వేరుచేసేది దాని ప్రాథమిక నిర్మాణం: ఇది పూర్తిగా వినియోగదారు GeForce RTX GPUపై స్థానికంగా పనిచేస్తుంది. ఇది Microsoft యొక్క ఊహించిన ‘Copilot for Gaming’ వంటి అనేక అభివృద్ధి చెందుతున్న AI పరిష్కారాలకు పూర్తి విరుద్ధంగా ఉంది, ఇవి తరచుగా క్లౌడ్ ప్రాసెసింగ్‌పై ఎక్కువగా ఆధారపడతాయి. రిమోట్ సర్వర్‌లపై ఆధారపడటం సాధారణంగా స్థిరమైన ఇంటర్నెట్ కనెక్షన్‌ను అవసరం చేస్తుంది మరియు తరచుగా చందా నమూనాలు లేదా అనేక మంది వినియోగదారులను ఆందోళనకు గురిచేసే డేటా గోప్యతా పరిగణనలను కలిగి ఉంటుంది.
Nvidia తన ఆధునిక గ్రాఫిక్స్ కార్డ్‌లలో ఇప్పటికే ఉన్న అపారమైన గణన శక్తిని ఉపయోగించుకోవడం ద్వారా ఈ సంభావ్య అడ్డంకులను అధిగమిస్తుంది. G-Assist వెనుక ఉన్న మెదడు Llama నిర్మాణంపై ఆధారపడిన ఒక అధునాతన భాషా నమూనా, ఇది 8 బిలియన్ పారామితులను కలిగి ఉంది. ఈ గణనీయమైన నమూనా పరిమాణం బాహ్య సర్వర్‌లను నిరంతరం ప్రశ్నించాల్సిన అవసరం లేకుండా సూక్ష్మమైన అవగాహన మరియు ప్రతిస్పందన ఉత్పత్తిని అనుమతిస్తుంది.
అసిస్టెంట్‌ను యాక్టివేట్ చేయడం సులభంగా ఉండేలా రూపొందించబడింది, ఇది సాధారణ Alt+G హాట్‌కీ కలయిక ద్వారా ప్రారంభించబడుతుంది. యాక్టివేషన్ తర్వాత, సిస్టమ్ తెలివిగా, తాత్కాలికంగా అయినప్పటికీ, GPU వనరులలో కొంత భాగాన్ని ప్రత్యేకంగా AI ప్రాసెసింగ్ పనుల కోసం తిరిగి కేటాయిస్తుంది. ఈ డైనమిక్ వనరుల మార్పిడి గేమ్ సహా ఏకకాలంలో నడుస్తున్న ఇతర అప్లికేషన్‌ల పనితీరులో స్వల్ప, క్షణికమైన తగ్గుదలకు కారణం కావచ్చని Nvidia అంగీకరించింది. అయినప్పటికీ, అసిస్టెంట్ యొక్క ప్రయోజనాన్ని గరిష్టీకరిస్తూ చొరబాట్లను తగ్గించడానికి ఈ ప్రక్రియను ఆప్టిమైజ్ చేయడమే లక్ష్యం.
స్థానిక హార్డ్‌వేర్‌పై ఈ ఆధారపడటం నిర్దిష్ట సిస్టమ్ అవసరాలను నిర్దేశిస్తుంది. ప్రాజెక్ట్ G-Assistను అమలు చేయడానికి, వినియోగదారులకు Nvidia GeForce RTX 30, 40, లేదా రాబోయే 50 సిరీస్ నుండి గ్రాఫిక్స్ కార్డ్ అవసరం. ఇంకా, కనీసం 12 GB వీడియో RAM (VRAM) అవసరం. ఈ VRAM అవసరం పెద్ద భాషా నమూనాలను స్థానికంగా అమలు చేయడంలో మెమరీ-ఇంటెన్సివ్ స్వభావాన్ని నొక్కి చెబుతుంది, AI పనులు మరియు డిమాండ్ చేసే గ్రాఫికల్ వర్క్‌లోడ్‌లను ఏకకాలంలో నిర్వహించడానికి GPUకి తగినంత సామర్థ్యం ఉందని నిర్ధారిస్తుంది. ఈ హార్డ్‌వేర్ అవరోధం స్వాభావికంగా G-Assistను ప్రీమియం ఫీచర్‌గా స్థానీకరిస్తుంది, ఇది ప్రధానంగా ఇప్పటికే హై-ఎండ్ గేమింగ్ సెటప్‌లలో పెట్టుబడి పెట్టిన వినియోగదారులకు అందుబాటులో ఉంటుంది, ఇది Nvidia యొక్క అధునాతన సాంకేతికతల కోసం సాధారణ మార్కెట్ విభజనకు అనుగుణంగా ఉంటుంది. స్థానికంగా అమలు చేయాలనే నిర్ణయం లాటెన్సీకి సంభావ్య ప్రయోజనాలను కూడా కలిగి ఉంది - క్లౌడ్ కమ్యూనికేషన్‌లో అంతర్లీనంగా ఉన్న రౌండ్-ట్రిప్ ఆలస్యం లేకుండా ప్రతిస్పందనలు సిద్ధాంతపరంగా చాలా వేగంగా ఉత్పత్తి చేయబడతాయి.
గేమర్-కేంద్రీకృత టూల్‌కిట్: సాధారణ చాట్ దాటి
అనేక AI అసిస్టెంట్లు విస్తృత సంభాషణా సామర్థ్యాలు లేదా వెబ్ శోధనలపై దృష్టి కేంద్రీకరించినప్పటికీ, ప్రాజెక్ట్ G-Assist PC గేమింగ్ అనుభవం మరియు సిస్టమ్ నిర్వహణకు నేరుగా సంబంధించిన ఫంక్షన్‌లపై ప్రత్యేకంగా దృష్టి సారించడం ద్వారా ఒక విభిన్నమైన స్థానాన్ని ఏర్పరుస్తుంది. ఇది సాధారణ సంభాషణకర్త కంటే మీ గేమింగ్ రిగ్‌ను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి మరియు అర్థం చేసుకోవడానికి అత్యంత ప్రత్యేకమైన సహ-పైలట్ లాంటిది.
ఫీచర్ సెట్‌లో అనేక కీలక సామర్థ్యాలు ఉన్నాయి:
- సిస్టమ్ డయాగ్నోస్టిక్స్: G-Assist మీ PC హార్డ్‌వేర్ మరియు సాఫ్ట్‌వేర్ కాన్ఫిగరేషన్ యొక్క చిక్కులను పరిశోధించగలదు, పనితీరు లేదా స్థిరత్వాన్ని ప్రభావితం చేసే సంభావ్య అడ్డంకులు, వైరుధ్యాలు లేదా సమస్యలను గుర్తించడంలో సహాయపడుతుంది. ఇది డ్రైవర్ వెర్షన్‌లను తనిఖీ చేయడం నుండి కాంపోనెంట్ ఉష్ణోగ్రతలు మరియు వినియోగాన్ని పర్యవేక్షించడం వరకు ఉండవచ్చు. వివరించలేని ఫ్రేమ్ డ్రాప్‌లు లేదా క్రాష్‌లతో పోరాడుతున్న గేమర్‌లకు, ఈ డయాగ్నోస్టిక్ సామర్థ్యం మూల కారణాన్ని గుర్తించడంలో అమూల్యమైనదని నిరూపించవచ్చు.
- గేమ్ ఆప్టిమైజేషన్: గేమ్ పనితీరు లక్షణాలపై Nvidia యొక్క లోతైన అవగాహనను ఉపయోగించుకుని, G-Assist ఇన్‌స్టాల్ చేయబడిన గేమ్‌ల కోసం గ్రాఫిక్స్ సెట్టింగ్‌లను స్వయంచాలకంగా ఫైన్-ట్యూన్ చేయడమే లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. ఇది ప్రామాణిక GeForce Experience ఆప్టిమైజేషన్‌ను మించి, నిజ-సమయ సిస్టమ్ స్థితి లేదా AIకి తెలియజేయబడిన వినియోగదారు ప్రాధాన్యతల ఆధారంగా మరింత డైనమిక్ సర్దుబాట్లను అందించవచ్చు. డజన్ల కొద్దీ వ్యక్తిగత సెట్టింగ్‌లను మాన్యువల్‌గా సర్దుబాటు చేయాల్సిన అవసరం లేకుండా విజువల్ ఫిడిలిటీ మరియు స్మూత్ ఫ్రేమ్ రేట్ల మధ్య సరైన సమతుల్యతను సాధించడమే లక్ష్యం.
- GPU ఓవర్‌క్లాకింగ్ సహాయం: వారి హార్డ్‌వేర్ నుండి అదనపు పనితీరును పొందాలని చూస్తున్న ఔత్సాహికుల కోసం, G-Assist GPU ఓవర్‌క్లాకింగ్‌తో మార్గదర్శకత్వం మరియు సంభావ్యంగా ఆటోమేటెడ్ సహాయాన్ని అందిస్తుంది. మాన్యువల్ ఓవర్‌క్లాకింగ్‌కు గణనీయమైన సాంకేతిక పరిజ్ఞానం అవసరం మరియు నష్టాలను కలిగి ఉన్నప్పటికీ, AI సురక్షితమైన, డేటా-ఆధారిత సిఫార్సులను అందించగలదు లేదా ఆటోమేటెడ్ స్టెబిలిటీ పరీక్షలను కూడా నిర్వహించగలదు, ఈ పనితీరు-మెరుగుపరిచే సాంకేతికతను మరింత అందుబాటులోకి తెస్తుంది.
- పనితీరు పర్యవేక్షణ: అసిస్టెంట్ సిస్టమ్ పనితీరు కొలమానాలపై నిజ-సమయ అంతర్దృష్టులను అందిస్తుంది. వినియోగదారులు ప్రస్తుత ఫ్రేమ్ రేట్లు, CPU/GPU వినియోగం, ఉష్ణోగ్రతలు, క్లాక్ వేగం మరియు ఇతర ముఖ్యమైన గణాంకాల కోసం G-Assistను ప్రశ్నించవచ్చు. ఇది గేమర్లు ప్రత్యేక ఓవర్‌లే సాఫ్ట్‌వేర్ అవసరం లేకుండా డిమాండ్ చేసే గేమ్‌ప్లే సెషన్‌ల సమయంలో వారి సిస్టమ్ ప్రవర్తనపై నిశితంగా గమనించడానికి అనుమతిస్తుంది.
- పెరిఫెరల్ నియంత్రణ: PC టవర్‌కు మించి తన పరిధిని విస్తరిస్తూ, G-Assist అనుకూల స్మార్ట్ హోమ్ పరికరాలు మరియు పెరిఫెరల్స్‌ను నియంత్రించడానికి కార్యాచరణను కలిగి ఉంటుంది. Nvidia ప్రముఖ బ్రాండ్‌లైన Logitech, Corsair, MSI, మరియు Nanoleaf నుండి ఉత్పత్తులతో ఏకీకరణను ధృవీకరించింది. ఇది RGB లైటింగ్ స్కీమ్‌లు, ఫ్యాన్ వేగం లేదా ఇతర పర్యావరణ కారకాలను ఇన్-గేమ్ వాతావరణం లేదా సిస్టమ్ స్థితికి సరిపోయేలా సర్దుబాటు చేయడానికి వాయిస్ కమాండ్‌లు లేదా ఆటోమేటెడ్ రొటీన్‌లను ప్రారంభించగలదు. మీ ఇన్-గేమ్ ఆరోగ్యం తక్కువగా ఉన్నప్పుడు, స్థానిక AI అసిస్టెంట్ ద్వారా శక్తిని పొంది, మీ గది లైటింగ్ స్వయంచాలకంగా ఎరుపు రంగులోకి మారడాన్ని ఊహించుకోండి.
ఈ ఫంక్షన్-కేంద్రీకృత విధానం స్పష్టంగా PC గేమర్లు మరియు హార్డ్‌వేర్ ఔత్సాహికుల బాధాకరమైన పాయింట్లు మరియు కోరికలను లక్ష్యంగా చేసుకుంటుంది, కేవలం సంభాషణా నవ్యత కాకుండా ఆచరణాత్మక సాధనాలను అందిస్తుంది.
భవిష్యత్తు కోసం బిల్డింగ్ బ్లాక్స్: విస్తరణీయత మరియు కమ్యూనిటీ ఇన్‌పుట్
దాని ప్రారంభ ఫీచర్ సెట్‌కు మించి ఆవిష్కరణల సంభావ్యతను గుర్తించి, Nvidia ఉద్దేశపూర్వకంగా ప్రాజెక్ట్ G-Assistను విస్తరణీయతతో రూపొందించింది. డెవలపర్లు తమ స్వంత ప్లగిన్‌లను అందించడానికి మరియు సృష్టించడానికి వీలుగా కంపెనీ GitHub రిపోజిటరీని అందించడం ద్వారా కమ్యూనిటీ ప్రమేయాన్ని చురుకుగా ప్రోత్సహిస్తోంది. ఈ బహిరంగ విధానం థర్డ్-పార్టీ డెవలపర్లు మరియు ప్రేరేపిత వినియోగదారులు G-Assist సామర్థ్యాలను గణనీయంగా విస్తరించడానికి అనుమతిస్తుంది.
ప్లగిన్ నిర్మాణం సూటిగా ఉండే JSON ఫార్మాట్‌ను ఉపయోగిస్తుంది, వారి స్వంత అప్లికేషన్‌లు లేదా సేవలను ఏకీకృతం చేయడానికి ఆసక్తి ఉన్న డెవలపర్‌లకు ప్రవేశ అవరోధాన్ని తగ్గిస్తుంది. Nvidia అవకాశాలను వివరించడానికి ఉదాహరణ ప్లగిన్‌లను అందించింది, ఇందులో ప్రముఖ మ్యూజిక్ స్ట్రీమింగ్ సర్వీస్ Spotifyతో ఏకీకరణలు మరియు Google యొక్క Gemini AI మోడల్‌లతో కనెక్టివిటీ ఉన్నాయి. ఒక Spotify ప్లగిన్ వినియోగదారులు G-Assist ద్వారా వాయిస్ కమాండ్‌ల ద్వారా మ్యూజిక్ ప్లేబ్యాక్‌ను నియంత్రించడానికి అనుమతించగలదు, అయితే Gemini కనెక్షన్ వినియోగదారు దానిని లింక్ చేయడానికి ఎంచుకుంటే (ఇది నిర్దిష్ట పనుల కోసం స్థానిక ప్రాసెసింగ్‌ను క్లౌడ్ సామర్థ్యాలతో కలుపుతుంది) మరింత సంక్లిష్టమైన, వెబ్-సమాచార ప్రశ్నలను ప్రారంభించవచ్చు.
కమ్యూనిటీమెరుగుదలపై ఈ ప్రాధాన్యత Nvidia నుండి వినియోగదారు అభిప్రాయం కోసం స్పష్టమైన అభ్యర్థనతో జత చేయబడింది. “ప్రయోగాత్మక” విడుదలుగా, G-Assist చాలా వరకు పురోగతిలో ఉన్న పని. Nvidia అసిస్టెంట్ యొక్క భవిష్యత్తు అభివృద్ధి పథాన్ని రూపొందించడానికి ప్రారంభ స్వీకర్త అనుభవాలు, సూచనలు మరియు విమర్శలను ఉపయోగించాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. ఏ ఫీచర్లు అత్యంత ఉపయోగకరంగా ఉన్నాయి? పనితీరు ప్రభావం ఎక్కడ చాలా గుర్తించదగినదిగా మారుతుంది? వినియోగదారులు ఏ కొత్త ఏకీకరణలను చూడాలనుకుంటున్నారు? Nvidia యాప్ మరియు కమ్యూనిటీ ఛానెల్‌ల ద్వారా సేకరించబడిన ఈ ప్రశ్నలకు సమాధానాలు, G-Assist ఒక ప్రయోగం నుండి GeForce పర్యావరణ వ్యవస్థ యొక్క ప్రధాన లక్షణంగా పరిణామం చెందుతుందో లేదో నిర్ణయించడంలో కీలకం.
AI అసిస్టెంట్ అరేనా: పోటీ ప్రకృతి దృశ్యాన్ని నావిగేట్ చేయడం
G-Assist యొక్క Nvidia ప్రారంభం శూన్యంలో జరగదు. గేమర్‌ల కోసం AI-ఆధారిత సహాయం అనే భావన పరిశ్రమ అంతటా ఆకర్షణను పొందుతోంది. PC స్పేస్‌లో (Windows మరియు Xbox ద్వారా) Nvidia యొక్క శాశ్వత పోటీదారు అయిన Microsoft, దాని స్వంత పరిష్కారాన్ని అభివృద్ధి చేస్తున్నట్లు తెలిసింది, దీనిని తాత్కాలికంగా ‘Copilot for Gaming’ అని పిలుస్తారు. ప్రారంభ సూచనలు Microsoft యొక్క విధానం ప్రారంభంలో సాంప్రదాయ చాట్ అసిస్టెంట్ మోడల్ వైపు ఎక్కువగా మొగ్గు చూపవచ్చని సూచిస్తున్నాయి, గేమ్ చిట్కాలు, వాక్‌త్రూలు లేదా వెబ్ నుండి సేకరించిన సమాచారాన్ని అందిస్తుంది. ప్రణాళికలు దీనిని నిజ సమయంలో గేమ్‌ప్లే దృశ్యాలను విశ్లేషించడానికి అభివృద్ధి చేయడాన్ని కలిగి ఉన్నాయని నివేదించబడింది, ఇది క్లౌడ్ ప్రాసెసింగ్ శక్తిని ఉపయోగించుకునే అవకాశం ఉంది.
ప్రాథమిక వ్యత్యాసం ప్రాసెసింగ్ స్థానంలో ఉంది: G-Assist స్థానిక, ఆన్-డివైస్ AIని సమర్థిస్తుంది, అయితే Microsoft యొక్క Copilot క్లౌడ్‌పై ఎక్కువగా ఆధారపడేలా కనిపిస్తుంది. ఈ వైవిధ్యం వినియోగదారులకు వారి ప్రాధాన్యతల ఆధారంగా ఎంపికను అందిస్తుంది:
- G-Assist (స్థానిక): సంభావ్య ప్రయోజనాలలో తక్కువ లాటెన్సీ, మెరుగైన గోప్యత (తక్కువ డేటా బాహ్యంగా పంపబడుతుంది) మరియు ఆఫ్‌లైన్ కార్యాచరణ ఉన్నాయి. ప్రధాన పరిమితులు గణనీయమైన హార్డ్‌వేర్ అవసరాలు (హై-ఎండ్ RTX GPU, తగినంత VRAM) మరియు స్థానిక మెషీన్‌పై తాత్కాలిక పనితీరు ప్రభావాల సంభావ్యత.
- Copilot for Gaming (క్లౌడ్-ఆధారిత - ఊహించినది): సంభావ్య ప్రయోజనాలలో విస్తృత శ్రేణి హార్డ్‌వేర్‌పై ప్రాప్యత (స్థానికంగా తక్కువ డిమాండ్), డేటా సెంటర్‌లలో హోస్ట్ చేయబడిన సంభావ్యంగా మరింత శక్తివంతమైన AI మోడల్‌లు మరియు వెబ్ సేవలతో సులభమైన ఏకీకరణ ఉన్నాయి. ప్రతికూలతలు స్థిరమైన ఇంటర్నెట్ కనెక్షన్‌పై ఆధారపడటం, సంభావ్య చందా ఖర్చులు మరియు క్లౌడ్ ప్రాసెసింగ్‌తో అనుబంధించబడిన డేటా గోప్యతా పరిగణనలు.
ఈ స్థానిక-వర్సెస్-క్లౌడ్ చర్చ విస్తృత AI ప్రకృతి దృశ్యంలో పునరావృతమయ్యే థీమ్, మరియు గేమింగ్ రంగంలో దాని అభివ్యక్తి ప్రధాన టెక్ కంపెనీలు ఉంచుతున్న విభిన్న వ్యూహాత్మక పందాలను హైలైట్ చేస్తుంది. Nvidia అధిక-పనితీరు గల స్థానిక కంప్యూట్ (GPUలు)లో తన ఆధిపత్యాన్ని కీలక భేదపరిచే అంశంగా ఉపయోగించుకుంటోంది.
ఒక పెద్ద చిత్రంలో ఒక దారం: Nvidia యొక్క శాశ్వత AI దృష్టి
ప్రాజెక్ట్ G-Assist ఒక వివిక్త ప్రయత్నం కాదు, కానీ కృత్రిమ మేధస్సు చుట్టూ Nvidia యొక్క దీర్ఘకాలిక మరియు లోతుగా ఏకీకృత వ్యూహం యొక్క తాజా వ్యక్తీకరణ. కంపెనీ GPU నిర్మాణం, ముఖ్యంగా ఇటీవలి తరాలలో Tensor Cores రాకతో, AI వర్క్‌లోడ్‌లకు అనూహ్యంగా బాగా సరిపోతుందని నిరూపించబడింది, Nvidiaను కేవలం గేమింగ్‌కు మించి AI విప్లవంలో అగ్రగామిగా నిలిపింది.
ఈ కొత్త అసిస్టెంట్ కంపెనీ నుండి ఇతర ఇటీవలి AI కార్యక్రమాలతో చక్కగా సరిపోతుంది:
- ChatRTX: 2024 ప్రారంభంలో ప్రారంభించబడింది, ChatRTX RTX GPU యజమానుల కోసం మరొక ప్రయోగాత్మక, స్థానికంగా నడిచే అప్లికేషన్. ఇది వినియోగదారులు వారి స్వంత స్థానిక పత్రాలు, ఫోటోలు లేదా ఇతర డేటాను ఉపయోగించి చాట్‌బాట్‌ను వ్యక్తిగతీకరించడానికి అనుమతిస్తుంది. నవీకరణలు Google యొక్క Gemma మరియు ChatGLM3 వంటి వివిధ AI మోడల్‌లకు, అలాగే టెక్స్ట్ వివరణల ఆధారంగా అధునాతన ఫోటో శోధనల కోసం OpenAI యొక్క CLIPకు మద్దతును జోడించాయి. G-Assist ChatRTXతో స్థానిక అమలు యొక్క ప్రధాన సూత్రాన్ని పంచుకుంటుంది కానీ ప్రత్యేకంగా గేమింగ్ మరియు సిస్టమ్ పనులపై దృష్టి పెడుతుంది.
- Nvidia ACE (Avatar Cloud Engine): Computexలో G-Assistతో పాటు ప్రదర్శించబడింది, ACE అనేది గేమ్‌లలో మరింత వాస్తవిక మరియు ఇంటరాక్టివ్ డిజిటల్ మానవులను (NPCలు - నాన్-ప్లేయర్ క్యారెక్టర్స్) సృష్టించడం లక్ష్యంగా పెట్టుకున్న సాంకేతికతల సూట్. ఇది యానిమేషన్, సంభాషణ మరియు అవగాహన కోసం AI మోడల్‌లను కలిగి ఉంటుంది, సంభావ్యంగా గేమ్ ప్రపంచాలు మరింత సజీవంగా అనిపించేలా చేస్తుంది.
- RTX AI Toolkit: ఇది డెవలపర్‌లకు వారి గేమ్‌లు మరియు అప్లికేషన్‌లలో నేరుగా AI ఫీచర్‌లను ఏకీకృతం చేయడానికి అవసరమైన సాధనాలు మరియు SDKలను అందిస్తుంది, RTX హార్డ్‌వేర్ కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయబడింది.
- Nemotron-4 4B Instruct: స్థానిక పరికరాల్లో సమర్థవంతంగా అమలు చేయడానికి మరియు గేమ్ క్యారెక్టర్‌లు లేదా ఇతర AI ఏజెంట్ల సంభాషణా సామర్థ్యాలను మెరుగుపరచడానికి ప్రత్యేకంగా రూపొందించబడిన ఇటీవల పరిచయం చేయబడిన కాంపాక్ట్ లాంగ్వేజ్ మోడల్ (4 బిలియన్ పారామితులు). ఇది G-Assist లేదా ACE భాగాల భవిష్యత్తు పునరావృత్తులను శక్తివంతం చేయగలదు.
ఇంకా వెనుకకు వెళితే, గ్రాఫిక్స్ మరియు ఇంటరాక్షన్‌లో AI యొక్క సంభావ్యతపై Nvidia యొక్క అన్వేషణ సంవత్సరాల నాటిది. 2018 చివరిలో, కంపెనీ కేవలం వీడియో ఫుటేజ్‌పై శిక్షణ పొందిన, నిజ సమయంలో ఇంటరాక్టివ్ 3D నగర వాతావరణాలను రూపొందించగల AI వ్యవస్థను ప్రదర్శించింది. ఈ దీర్ఘకాలిక పెట్టుబడి మరియు దృష్టి G-Assist కేవలం ప్రతిచర్య ఉత్పత్తి కాదని, కానీ దాని మొత్తం ఉత్పత్తి స్టాక్‌లో AI సామర్థ్యాలను, ముఖ్యంగా స్థానికంగా ప్రాసెస్ చేయబడిన వాటిని పొందుపరచడానికి ఉద్దేశపూర్వక, బహుముఖ ప్రయత్నంలో భాగమని నొక్కి చెబుతుంది.
మార్గాన్ని నిర్దేశించడం: చిక్కులు మరియు ముందున్న మార్గం
ప్రాజెక్ట్ G-Assist రాక, దాని ప్రయోగాత్మక దశలో కూడా, మానవ-కంప్యూటర్ ఇంటరాక్షన్ యొక్క భవిష్యత్తు గురించి, ముఖ్యంగా PC గేమింగ్ యొక్క డిమాండ్ సందర్భంలో ఆసక్తికరమైన అవకాశాలు మరియు ప్రశ్నలను లేవనెత్తుతుంది. స్థానిక ప్రాసెసింగ్‌పై ప్రాధాన్యత గోప్యత గురించి ఆందోళన చెందుతున్న లేదా అడపాదడపా ఇంటర్నెట్ కనెక్టివిటీపై ఆధారపడే వినియోగదారులకు బలవంతపు ప్రత్యామ్నాయాన్ని అందిస్తుంది. ఇది అధిక-శక్తి గల GPUని కేవలం గ్రాఫిక్స్ ఇంజిన్ నుండి బహుముఖ, ఆన్-డివైస్ AI ప్రాసెసింగ్ యూనిట్‌గా మారుస్తుంది.
G-Assist విజయం అనేక అంశాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది:
- పనితీరు ప్రభావం: గేమ్‌ప్లేకు ఏదైనా గుర్తించదగిన అంతరాయాన్ని తగ్గించడానికి Nvidia వనరుల కేటాయింపును మెరుగుపరచగలదా? గేమర్లు ఫ్రేమ్ రేట్ హెచ్చుతగ్గులకు అపఖ్యాతి పాలయ్యారు, మరియు ఏదైనా గణనీయమైన పనితీరు పెనాల్టీ స్వీకరణను అడ్డుకోవచ్చు.
- ప్రయోజనం మరియు ఖచ్చితత్వం: డయాగ్నోస్టిక్, ఆప్టిమైజేషన్ మరియు పర్యవేక్షణ విధులు ఎంత వాస్తవంగా ఉపయోగకరంగా మరియు నమ్మదగినవిగా ఉన్నాయి? AI తప్పు సలహా ఇస్తే లేదా స్పష్టమైన ప్రయోజనాలను అందించడంలో విఫలమైతే, వినియోగదారు విశ్వాసం త్వరగా క్షీణిస్తుంది.
- ప్లగిన్ పర్యావరణ వ్యవస్థ వృద్ధి: డెవలపర్ కమ్యూనిటీ ప్లగిన్ వ్యవస్థను స్వీకరిస్తుందా? థర్డ్-పార్టీ పొడిగింపుల యొక్క శక్తివంతమైన పర్యావరణ వ్యవస్థ G-Assist యొక్క విలువ ప్రతిపాదనను నాటకీయంగా విస్తరించగలదు, దీనిని సముచిత అవసరాలకు అనుగుణంగా మార్చడం మరియు గేమర్‌ల వర్క్‌ఫ్లోలలో మరింత లోతుగా ఏకీకృతం చేయడం.
- వినియోగదారు ఇంటర్‌ఫేస్ మరియు అనుభవం: ఇంటరాక్షన్ మోడల్ (ప్రస్తుతం Alt+G, బహుశా వాయిస్ లేదా టెక్స్ట్ ఇన్‌పుట్ అనుసరించబడుతుంది) గేమ్‌ప్లే సమయంలో సహజంగా మరియు చొరబాటు లేనిదిగా ఉందా?
Nvidia చురుకుగా అభిప్రాయాన్ని అభ్యర్థిస్తున్నందున, G-Assist యొక్క పరిణామం నిశితంగా గమనించబడుతుంది. భవిష్యత్తు సంస్కరణలు గేమ్ ఇంజిన్‌లతో మరింత లోతుగా ఏకీకృతం కాగలవా, వాస్తవ గేమ్ స్థితి ఆధారంగా నిజ-సమయ వ్యూహాత్మక సలహాలను అందించగలవా? పెరిఫెరల్ నియంత్రణ మరింత సంక్లిష్టమైన పర్యావరణ ఆటోమేషన్‌కు విస్తరించగలదా? డయాగ్నోస్టిక్ సాధనాలు హార్డ్‌వేర్ వైఫల్యాలను అంచనా వేయడానికి తగినంత అధునాతనంగా మారగలవా? సంభావ్యత విస్తారమైనది, కానీ ప్రయోగాత్మక సాధనం నుండి గేమింగ్ అనుభవంలో ఒక అనివార్యమైన భాగంగా మారడానికి మార్గానికి జాగ్రత్తగా నావిగేషన్, నిరంతర శుద్ధీకరణ మరియు లక్ష్య ప్రేక్షకుల ప్రాధాన్యతలపై లోతైన అవగాహన అవసరం. ప్రాజెక్ట్ G-Assist ఆ దిశలో ఒక సాహసోపేతమైన అడుగును సూచిస్తుంది, మిలియన్ల కొద్దీ గేమింగ్ PCలలో ఉన్న సిలికాన్ శక్తిని ఉపయోగించుకుని కొత్త స్థాయి తెలివైన సహాయాన్ని అన్‌లాక్ చేస్తుంది.