Bu yılın başlarında NVIDIA, sonunda deneyebileceğiniz gerçek bir ürün olan Project G-Assist’i piyasaya sürdü; bunun “konsepti” aslında Nisan 2017’de ortaya çıkmıştı. İlk fikir (şakayla) oyunculara takıldıkları seviyeleri geçmeleri için olabildiğince fazla yardım sağlamak etrafında dönüyordu; gerçek ürün ise AI’ya dayanıyor ve oyun içi bir asistandan çok daha fazlası olarak işlev görüyor.
Project G-Assist Nedir?
Şu anda Project G-Assist, bilgisayarınızda yerel olarak çalışan Meta’nın Llama-3.1-8B küçük dil modelini (SLM) kullanıyor, daha doğrusu RTX GPU’nuzda çalışıyor. NVIDIA’nın ifadesiyle: “Modern bilgisayarlar giderek daha güçlü hale geldikçe, çalıştırmaları da giderek daha karmaşık hale geliyor. G-Assist, kullanıcıların oyun ve sistem ayarlarını optimize etmekten, kare hızlarını ve diğer önemli performans istatistiklerini çizmeye ve seçilen çevre birimi ayarlarını (örneğin aydınlatma) kontrol etmeye kadar çeşitli PC ayarlarını kontrol etmelerine yardımcı olur - bunların hepsi temel bir ses veya metin komutuyla yapılır.”
Buradaki fikir, Google ve Apple’ın kendi dijital asistanlarını AI modelleriyle geliştirme şeklinden çok da farklı değil; bu da onların insan dilini daha iyi anlamalarını ve sistemin farklı köşelerinde sayfa derinliğindeki menülerde gezinmeye gerek kalmadan ayarları yapmalarını sağlıyor. Bu, özellikle sıradan kullanıcılar için yararlı olabilir: Bizim gibi meraklılar, düğmeleri kendi isteğimize göre ayarlamayı severken, GPU hız aşırtması yapmak veya grafik ayarlarını değiştirmek onlar için çok göz korkutucu olabilir - Project G-Assist’in devreye girdiği yer burasıdır.
Kurulum
Project G-Assist’i kurmadan önce bilmeniz gereken birkaç şey var, bunlardan ilki sistem gereksinimleri. En önemlisi, RTX 30 serisi veya daha yeni bir GPU’ya ve en az 12 GB VRAM’e sahip olmanız gerekiyor (şu anda dizüstü bilgisayar GPU’ları hariç) - ne yazık ki, geçmiş nesillerdeki bazı garip VRAM konfigürasyonları nedeniyle, bu, RTX 3060 12 GB sahiplerinin modeli çalıştırabildiği, ancak daha üst düzey RTX 3080’in (10 GB VRAM’e sahip) sahiplerinin çalıştıramadığı bir durum yarattı. Ahey.
GPU donanımınızın gereksinimleri karşıladığını varsayarsak, Windows 10 veya Windows 11 işletim sistemine ve GPU sürücü sürümü 572.83 veya daha yüksek bir sürücüye de ihtiyacınız olacak; depolama için, sistem asistanı işlevselliğinin çalışması için en az 6,5 GB disk alanına ihtiyaç duyacaktır (sesli komutlar ek 3 GB gerektirecektir). Şu anda yalnızca İngilizce destekleniyor.
Sisteminizde Project G-Assist’i etkinleştirmek için NVIDIA App’i de yüklemeniz gerekecek; çevre birimleri ile ilgili donanım gereksinimleri için, mevcut sürüm MSI anakartlarını ve Logitech G, Corsair ve Nanoleaf’in çevre birimlerini destekliyor. Bu markaların tüm modelleri desteklenmiyor - daha fazla ayrıntı için Project G-Assist ana sayfasının altındaki “Sistem Gereksinimleri” sekmesini kontrol edin.
Test Sistemi
- CPU: Intel Core i9-13900K
- Soğutma: Cooler Master MasterLiquid PL360 Flux 30th Anniversary Edition
- Termal Macun: Thermal Grizzly Kryonaut
- Anakart: ASUS ROG Maximus Z790 Apex
- GPU: NVIDIA GeForce RTX 5090 Founders Edition
- Bellek: Kingston FURY BEAST RGB DDR5-6800 CL34 (2x16GB)
- DDR5-6400 CL32 XMP profili olarak yapılandırılmış
- Depolama: ADATA LEGEND 960 MAX 1TB
- Güç Kaynağı: Cooler Master MWE Gold 1250 V2 Full Modular (ATX12V 2.52) 1250W
- Kasa: VECTOR Bench Case (Açık hava kasası)
- İşletim Sistemi: Windows 11 Home 24H2
Test
Yukarıdaki kıyaslama sistemi özelliklerinde belirtildiği gibi, bu özelliği göstermek için NVIDIA GeForce RTX 5090 Founders Edition’ı kullanacağız. Bu amiral gemisi Blackwell destekli GPU, 32 GB GDDR7 VRAM, 5. Nesil Tensor Çekirdekleri ve 21.760 CUDA çekirdeğine sahip ve bunların tümü bir araya gelerek 3.352 TOPS AI’ya özgü FP4 performansı sağlıyor (bu sayının, FP8 kullanan RTX 4090’ın 1.321 TOPS’u ile doğrudan karşılaştırılamayacağını unutmayın).
Not: Test sırasında Project G-Assist hala bir ön sürümdeydi (sürüm 0.1.9), bu nedenle bazı özellikler tamamlanmamış olabilir. Aşağıda yürütülen testlerden elde edilen sonuçlar yalnızca bu sürüm için geçerli olacaktır, çünkü AI modeli ve özellikleri zamanla güncellendikçe sonuçlar değişecektir.
İlk Kullanım
Bu, özelliği Alt+G tuşlarına basarak etkinleştirdikten sonra ilk gördüğünüz şeydir ve tamamen devre dışı bırakana kadar ekranınızda bir yerde kalacaktır (bu, Alt+R tuşlarına basarak hızlı ayarlar aracılığıyla yapılabilir). AI dil modellerinde olduğu gibi, sorumluluk reddi geçerlidir - halüsinasyonlar meydana gelebilir (dil modelleri yanlış sonuçlar üretebilir, genellikle habersiz kullanıcıları ikna eder), bu nedenle olabildiğince hataları kontrol edin.
İlk mesajı/komutu girdiğinizde, AI tarafından oluşturulan sonuçların tamamen garanti edilemeyeceğini bir kez daha belirten bir sorumluluk reddi mesajı da gösterilir. Bu mesajı gördükten sonra, sohbet botu doğal dilde komutlara yanıt vermeye hazırdır - yani, bu sürümde hala yalnızca sınırlı sayıda komut (doğal dil veya başka türlü) mevcuttur ve bunları web sitesinde inceleyebilirsiniz.
Sistem Bilgisi ve İzleme
Sistemin niteliği gibi basit bir soruyla başlayarak, G-Assist, yanıtta listelenen tüm önemli donanım bilgileriyle uygun şekilde yanıt verir. Ancak, BenQ 4K monitörümüzün geçerli çözünürlüğünü (yani 4K 60Hz) almakta zorlanıyor gibi görünüyor, ancak bunun dışında ilk koklama testimizi geçti.
Ardından, diğer bir (muhtemelen) yaygın kullanım durumu, GPU’nun güç tüketimini izlemektir. Sağ üst köşede daha geleneksel telemetri verilerimiz var, ancak HWiNFO64 gibi üçüncü taraf bir aracınız yoksa, tam bir grafik sunmuyor; bu nedenle, bu durumda sıradan bir kullanıcı, sohbet botundan ihtiyaç duyduğu bilgileri sağlamasını isteyebilir.
Project G-Assist sohbet botuna üç farklı soru sorduk ve ilk ikisi sorunsuz bir şekilde yanıtlandı; yani, üçüncü soru yeteneklerinin ötesindeydi, çünkü başlangıçta kullanılabilir olduğunda gerçek zamanlı izleme sağlamasını istiyorduk. Bunun yerine, bize mevcut GPU güç tüketimini verdi.
GPU’nun bir yanıt oluşturmak için çok çalıştığı zaman, mevcut gücünün büyük çoğunluğunu kullanacağını da belirtmekte fayda var; bu durumda, sohbet botuna her istem verdiğimizde RTX 5090 FE’miz anında 350 watt’ın üzerinde güç çekiyordu. Daha eski veya daha zayıf donanımlarda, yanıt oluşturmak için gereken süre daha uzun olabilir (en kötü durumda bu özelliğe erişmek için yeterli VRAM’e sahip en düşük uç model olan RTX 3060 12GB olacaktır), ancak bu durumda yanıt oluşturulmadan önce yaklaşık yarım saniyelik bir “düşünme” süresi gözlemledik.
Oyun ve Performans
Oyunlara bakalım. Steam’de çok büyük bir oyun kütüphaneniz varsa ve filtreleyemiyorsanız, doğrudan sohbet botundan bir oyun başlatabilirsiniz - nedense oyun kısayolunu masaüstüne veya “Başlat” menüsüne koymadığınızı varsayarsak (bu durumda, Forza Horizon 5’in tam adını hecelememize bile gerek yoktu, sistemimizdeki tek Forza oyunu olmasına rağmen hangi oyunu başlatacağını bulabildi).
Tesadüfen, bir sürücü güncellemesi oyundaki ayarları bozmuş ve FH5’in kötü bir 15 FPS’de takılmasına neden olmuş olabilir. Sorunlu sıradan bir oyuncu hemen Alt+G kısayol tuşuna basıp G-Assist’e “ne oluyor” diye sormaya başlayabilir, ancak G-Assist’in sınırlamaları burada devreye giriyor: Oyun ayarlarını okuma yeteneği yok ve bunun yerine kullanıcıya sorunu teşhis etmesi için bazı temel yönlendirmeler sağlayan genel bir yanıt veriyor.
Manuel teşhis yoluyla, oyunun bir şekilde dahili kare hızı sınırını yalnızca 15 FPS’ye ayarladığını fark ettik ve G-Assist bunu hiç algılamadı. Verdiği yanıt “Kare Hızı Sınırlayıcısı devre dışı” şeklinde oldu ve bu, NVIDIA App’teki NVIDIA’nın sürücü seviyesi ayarını kastediyor olabilir, ancak sıradan bir kullanıcı muhtemelen bu sorunu kendi başına çözemeyecek ve sonunda bu ideal olmayan yanıt tarafından yanlış yönlendirilecektir.
Ardından, NVIDIA’nın PC gecikmesini iyileştirmenin bir yolunu bulup bulamayacağını görmek için Counter-Strike 2’ye götürüyoruz - bu, rekabetçi oyuncuların dikkat etmesi gereken bir ölçümdür, ancak herkesin kolayca anlayabileceği bir ölçüm değildir. G-Assist’ten ortalama bir gecikme raporu istemek kolay, ancak bu ölçümü daha da iyileştirmek için herhangi bir somut öneri sunamadı (ve Forza Horizon 5’te daha önce gördüğümüz aynı yanıtı verdi).
Bu hala iyi, çünkü NVIDIA’nın işlevselliğini o kadar iyi pazarladığını varsayıyoruz ki, NVIDIA Reflex’in FPS oyuncularının en olası bildiği bir özellik olduğunu varsayıyoruz. Peki, CS2’nin oldukça karmaşık oyun içi ayarlarında bu seçeneğin nerede olduğunu bulamazlarsa ve bunun yerine sohbet botuna sormayı seçerlerse ne olur? Ne yazık ki, Reflex’in aslında etkin olduğunun tamamen farkında değildi ve bunun yerine bize devre dışı olduğunu söyledi. Sanırım hatalarını kontrol etmemizin hatırlatılmasının nedeni de bu.
Diğer Senaryolar
Bir sonraki senaryoda, YouTube ve Twitch gibi çevrimiçi videolarda etkin çözünürlüğü artırmak ve sıkıştırma yapaylıklarını azaltmak için tasarlanmış bir video yükseltme teknolojisi olan RTX Video Super Resolution’ı (RTX VSR) etkinleştirmenin bir yolunu bulup bulamayacağını görmek için sohbet botunu araştırıyoruz. Artık League of Legends’a aşinaysanız, bazen bir takım savaşının ekranı çok karmaşık hale getirdiğini ve bloklu pikseller şeklinde var olan tüm görsel yapaylıklara yol açtığını bilirsiniz; veya diğer durumlarda, 1080p akışının 4K monitörünüze yükseltilmesini istersiniz.
Adı özellikle belirtmememize rağmen, Project G-Assist’in aradığımız özelliği bulmayı başardığı söylenmelidir; ancak özelliğin etkin olup olmadığını algılama yeteneğine sahip değildir. (G-Assist’in NVIDIA App’in ayarlarını kontrol etmesi çok zor olmaz mıydı?)
Peki, işte böyle - belki de sohbet botundan, mümkün olan en iyi şansı vermek için doğrudan bu özelliği etkinleştirmek için ayarlar sayfasına götürmesini isteriz. Bu da işe yaramıyor, sohbet botu başka bir öneride bulunmuyor ve herhangi bir sıradan kullanıcının Google’a sorması gerekiyor (şimdiki durumda, bu onlara başka bir AI tarafından oluşturulmuş sonuç verme olasılığı yüksek).
Project G-Assist’e Derinlemesine Bakış: NVIDIA’nın AI Asistanı Hedefine Ulaşıyor mu?
NVIDIA’nın Project G-Assist’i, PC yönetimini basitleştirmek ve oyun deneyimini geliştirmek için yapay zekayı kullanma vaadini veriyor. Meta’nın Llama-3.1-8B SLM’si tarafından desteklenen ve yerel olarak çalışan sistem, sistem ayarlarını optimize etmek, performansı izlemek ve ses veya metin komutlarıyla çevre birimlerini kontrol etmek amacında. Fikir umut verici olsa da, gerçek dünyadaki performans mükemmellikten uzak.
Kurulum Bulmacası: Donanım ve Yazılım Engelleri
Project G-Assist’i kurmak birkaç engel sunuyor. İlk olarak, RTX 30 serisi veya daha yeni bir GPU’ya sahip olma gereksinimi ve en az 12 GB VRAM, potansiyel kullanıcı tabanını önemli ölçüde sınırlıyor. Bu sınırlama, daha düşük güçlü GPU’lara sahip çok sayıda oyuncuyu, RTX xx60 serisi sahiplerinin çoğunu dışlıyor. Ek olarak, belirli işletim sistemi sürümlerine ve sürücülerinebağımlılık karmaşıklık katıyor.
Desteklenen çevre birimleri de MSI anakartları ve Logitech G, Corsair ve Nanoleaf’in cihazlarıyla sınırlı, bu da bu belirli marka donanımlara sahip olmayanlar için kullanışlılığı daha da sınırlıyor.
Gerçek Dünya Performansı: Karışık Sonuçlar
Gerçek dünya testlerinde Project G-Assist, çeşitli görevlerde tutarsız performans gösterdi. Sistem bilgilerini doğru bir şekilde alabilir ve GPU güç tüketimini izleyebilirken, daha karmaşık sorgularla mücadele etti. Örneğin, BenQ 4K monitörümüzün doğru çözünürlüğünü tanımakta başarısız oldu ve oyun ayarlarını optimize etme konusunda belirli rehberlik sağlamakta zorlandı.
Oyun açısından Project G-Assist, Steam’de oyunları başlatabilirken, performans sorunlarını gidermede sınırlı bir kullanışlılığa sahip. Forza Horizon 5, kare hızı sorunları yaşadığında, G-Assist temel nedeni teşhis edemedi ve bunun yerine kullanıcıya çok az yardımcı olan genel bir yanıt verdi. Benzer şekilde, Counter-Strike 2’de gecikmeyi azaltma konusunda belirli önerilerde bulunamadı ve hatta NVIDIA Reflex’in durumunu yanlış bildirdi.
Eksik Özellikler ve Sınırlamalar
Project G-Assist’in sınırlamaları, tutarsız performansının ötesine geçiyor. Oyun ayarlarını okuma ve RTX Video Super Resolution’ın (RTX VSR) durumunu algılama yeteneği gibi temel özelliklerden de yoksun. Bu eksiklikler, kapsamlı bir PC asistanı olarak kullanışlılığını önemli ölçüde sınırlıyor.
Ek olarak, G-Assist yerel olarak çalışan bir dil modeline güveniyor, bu da önemli miktarda işlem kaynağı gerektirdiği anlamına geliyor. Test sırasında, RTX 5090 FE sohbet botu her yanıt oluşturduğunda 350 watt’a kadar güç tüketiyordu. Daha eski veya daha az güçlü donanıma sahip kullanıcılar için bu, performans sorunlarına yol açabilir.
Daha İyi İletişim ve Beklenti Yönetimi
Mevcut durumu göz önüne alındığında, NVIDIA’nın Project G-Assist’in hala bir beta sürümünde olduğunu daha iyi iletmesi gerekiyor. Sınırlı işlevselliği ve tutarsız performansı, daha cilalı bir deneyim bekleyen kullanıcılar arasında hayal kırıklığına yol açabilir. NVIDIA, G-Assist’in mevcut yetenekleri hakkında şeffaf olarak, makul beklentiler belirleyebilir ve gereksiz olumsuz geri bildirimlerden kaçınabilir.
Gelecek Potansiyeli: Görmek Gerek
Sınırlamalarına rağmen, Project G-Assist hala gelecek potansiyeline sahip. AI teknolojisi gelişmeye devam ettikçe, NVIDIA dil modelini iyileştirebilir, özelliklerini genişletebilir ve performansını optimize edebilir. Mevcut sınırlamaları ele alarak ve yeni özellikler ekleyerek, Project G-Assist sıradan kullanıcılar için değerli bir araç olma potansiyeline sahip. Ancak, bu potansiyele ulaşmadan önce kat etmesi gereken uzun bir yol var.
Şu anda Project G-Assist, kapsamlı bir PC asistanından ziyade komut satırının daha süslü, doğal dil versiyonu gibi geliyor. Bazı temel görevlerde yetenekli olsa da, gelişmiş sorunları güvenilir bir şekilde çözmek veya kişiselleştirilmiş rehberlik sağlamak için henüz yeterince cilalı değil. Project G-Assist, yalnızca sürekli geliştirme ve iyileştirme yoluyla PC yönetimini basitleştirme ve oyun deneyimini geliştirme vaadini gerçekten yerine getirebilir.
Ele alınması gereken bir diğer önemli konu da sistem gereksinimleri. 12 GB veya daha fazla VRAM’e sahip oldukça üst düzey bir GPU’nuz yoksa, bu özelliği kullanamazsınız - bu, RTX 3060 12GB, RTX 4060 Ti 16GB veya RTX 5060 Ti 16GB sahibi değilseniz, NVIDIA tarafından desteklenen PC’lerin son yıllarda gördüğümüz birçok Steam donanım anketinde büyük bir payı olan tüm RTX xx60 serisi sahiplerini neredeyse tamamen dışlıyor. 8 GB veya hatta 6 GB VRAM’e sığacak şekilde dil modelini küçültmek mümkün olsaydı, yoksa NVIDIA şu andan itibaren GPU’lara daha fazla VRAM takmadığı sürece yaygın olarak kullanılmayacak.
NVIDIA G-Assist Projesi: AI Asistanı Başarılı mı?
NVIDIA Project G-Assist’i inceliyoruz: AI destekli asistanın ne kadar başarılı olduğunu öğrenin.
Project G-Assist Nedir?
NVIDIA’nın Project G-Assist’i, bilgisayarınızda yerel olarak çalışan Meta’nın Llama-3.1-8B küçük dil modelini (SLM) kullanıyor, daha doğrusu RTX GPU’nuzda çalışıyor. Amaç, sistem ayarlarını optimize etmek, performansı izlemek ve ses veya metin komutlarıyla çevre birimlerini kontrol etmek.
Project G-Assist Kurulumu
Project G-Assist’i kurmadan önce bilmeniz gereken birkaç şey var, bunlardan ilki sistem gereksinimleri. En önemlisi, RTX 30 serisi veya daha yeni bir GPU’ya ve en az 12 GB VRAM’e sahip olmanız gerekiyor (şu anda dizüstü bilgisayar GPU’ları hariç). Sisteminizde Project G-Assist’i etkinleştirmek için NVIDIA App’i de yüklemeniz gerekecek; çevre birimleri ile ilgili donanım gereksinimleri için, mevcut sürüm MSI anakartlarını ve Logitech G, Corsair ve Nanoleaf’in çevre birimlerini destekliyor.
Test Sistemi
- CPU: Intel Core i9-13900K
- Soğutma: Cooler Master MasterLiquid PL360 Flux 30th Anniversary Edition
- Termal Macun: Thermal Grizzly Kryonaut
- Anakart: ASUS ROG Maximus Z790 Apex
- GPU: NVIDIA GeForce RTX 5090 Founders Edition
- Bellek: Kingston FURY BEAST RGB DDR5-6800 CL34 (2x16GB)
- DDR5-6400 CL32 XMP profili olarak yapılandırılmış
- Depolama: ADATA LEGEND 960 MAX 1TB
- Güç Kaynağı: Cooler Master MWE Gold 1250 V2 Full Modular (ATX12V 2.52) 1250W
- Kasa: VECTOR Bench Case (Açık hava kasası)
- İşletim Sistemi: Windows 11 Home 24H2
Test
Yukarıdaki kıyaslama sistemi özelliklerinde belirtildiği gibi, bu özelliği göstermek için NVIDIA GeForce RTX 5090 Founders Edition’ı kullanacağız.
İlk Kullanım
Bu, özelliği Alt+G tuşlarına basarak etkinleştirdikten sonra ilk gördüğünüz şeydir ve tamamen devre dışı bırakana kadar ekranınızda bir yerde kalacaktır (bu, Alt+R tuşlarına basarak hızlı ayarlar aracılığıyla yapılabilir). AI dil modellerinde olduğu gibi, sorumluluk reddi geçerlidir - halüsinasyonlar meydana gelebilir (dil modelleri yanlış sonuçlar üretebilir, genellikle habersiz kullanıcıları ikna eder), bu nedenle olabildiğince hataları kontrol edin.
Sistem Bilgisi ve İzleme
Sistemin niteliği gibi basit bir soruyla başlayarak, G-Assist, yanıtta listelenen tüm önemli donanım bilgileriyle uygun şekilde yanıt verir. Ancak, BenQ 4K monitörümüzün geçerli çözünürlüğünü (yani 4K 60Hz) almakta zorlanıyor gibi görünüyor, ancak bunun dışında ilk koklama testimizi geçti.
Ardından, diğer bir (muhtemelen) yaygın kullanım durumu, GPU’nun güç tüketimini izlemektir.
Oyun ve Performans
Steam’de çok büyük bir oyun kütüphaneniz varsa ve filtreleyemiyorsanız, doğrudan sohbet botundan bir oyun başlatabilirsiniz - nedense oyun kısayolunu masaüstüne veya “Başlat” menüsüne koymadığınızı varsayarsak.
Diğer Senaryolar
Bir sonraki senaryoda, YouTube ve Twitch gibi çevrimiçi videolarda etkin çözünürlüğü artırmak ve sıkıştırma yapaylıklarını azaltmak için tasarlanmış bir video yükseltme teknolojisi olan RTX Video Super Resolution’ı (RTX VSR) etkinleştirmenin bir yolunu bulup bulamayacağını görmek için sohbet botunu araştırıyoruz.
Sonuç
Gerçek dünya testlerinde Project G-Assist, çeşitli görevlerde tutarsız performans gösterdi. Sistem bilgilerini doğru bir şekilde alabilir ve GPU güç tüketimini izleyebilirken, daha karmaşık sorgularla mücadele etti. Mevcut durumu göz önüne alındığında, NVIDIA’nın Project G-Assist’in hala bir beta sürümünde olduğunu daha iyi iletmesi gerekiyor.