Đầu năm nay, NVIDIA cuối cùng đã giới thiệu Project G-Assist, một sản phẩm thực tế mà bạn có thể thử nghiệm, ý tưởng "khái niệm" của nó đã xuất hiện từ tháng 4 năm 2017. Ý tưởng ban đầu (đùa cợt) xoay quanh việc cung cấp cho người chơi nhiều trợ giúp nhất có thể để vượt qua các cấp độ khó, trong khi sản phẩm thực tế dựa trên AI và còn hơn cả một trợ lý trong trò chơi.
Project G-Assist là gì?
Hiện tại, Project G-Assist sử dụng mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLM) Llama-3.1-8B của Meta, mô hình này chạy cục bộ trên máy tính của bạn, cụ thể hơn là trên RTX GPU. Theo NVIDIA: “Khi máy tính hiện đại trở nên mạnh mẽ hơn, chúng cũng trở nên phức tạp hơn trong hoạt động. G-Assist giúp người dùng kiểm soát các cài đặt PC khác nhau, từ tối ưu hóa trò chơi và cài đặt hệ thống, vẽ tốc độ khung hình và các số liệu thống kê hiệu suất quan trọng khác, đến kiểm soát các cài đặt thiết bị ngoại vi được chọn (ví dụ: ánh sáng) - tất cả thông qua lệnh thoại hoặc văn bản cơ bản.”
Ý tưởng này không khác nhiều so với cách Google và Apple sử dụng các mô hình AI để tăng cường các trợ lý kỹ thuật số của họ, cho phép họ hiểu ngôn ngữ của con người tốt hơn và điều chỉnh các cài đặt mà không cần phải điều hướng các menu sâu trong các góc khác nhau của hệ thống. Về lý thuyết, điều này đặc biệt hữu ích cho người dùng thông thường: giống như những người như chúng ta là những người đam mê công nghệ và thích tinh chỉnh các nút theo ý muốn, việc ép xung GPU hoặc điều chỉnh cài đặt đồ họa có thể quá sức đối với họ - đó là lúc Project G-Assist phát huy tác dụng.
Cài đặt
Trước khi cài đặt Project G-Assist, bạn cần biết một số điều, điều quan trọng nhất là yêu cầu hệ thống. Quan trọng nhất, bạn phải có RTX 30 series hoặc GPU mới hơn với ít nhất 12GB VRAM (hiện không bao gồm GPU máy tính xách tay) - thật không may, điều này tạo ra một tình huống trong đó chủ sở hữu RTX 3060 12GB có thể chạy mô hình, trong khi chủ sở hữu RTX 3080 cao cấp (với 10GB VRAM) thì không, do một số cấu hình VRAM kỳ lạ trong các thế hệ trước. Ối.
Giả sử phần cứng GPU của bạn đáp ứng các yêu cầu, bạn cũng sẽ cần hệ điều hành Windows 10 hoặc Windows 11, cũng như trình điều khiển GPU phiên bản 572.83 trở lên; đối với dung lượng lưu trữ, nó cần ít nhất 6,5GB dung lượng đĩa để chức năng trợ lý hệ thống hoạt động bình thường (lệnh thoại sẽ cần thêm 3GB). Hiện tại, chỉ hỗ trợ tiếng Anh.
Bạn cũng cần cài đặt NVIDIA App để bật Project G-Assist trên hệ thống của mình; đối với các yêu cầu phần cứng liên quan đến thiết bị ngoại vi, phiên bản hiện tại hỗ trợ bo mạch chủ MSI, cũng như các thiết bị ngoại vi từ Logitech G, Corsair và Nanoleaf. Không phải tất cả các kiểu máy đều được hỗ trợ từ các thương hiệu này - để biết thêm chi tiết, hãy xem tab “Yêu cầu hệ thống” trong trang chủ của Project G-Assist.
Hệ thống thử nghiệm
- CPU: Intel Core i9-13900K
- Tản nhiệt: Cooler Master MasterLiquid PL360 Flux 30th Anniversary Edition
- Keo tản nhiệt: Thermal Grizzly Kryonaut
- Bo mạch chủ: ASUS ROG Maximus Z790 Apex
- GPU: NVIDIA GeForce RTX 5090 Founders Edition
- RAM: Kingston FURY BEAST RGB DDR5-6800 CL34 (2x16GB)
- Được định cấu hình thành cấu hình DDR5-6400 CL32 XMP
- Lưu trữ: ADATA LEGEND 960 MAX 1TB
- Nguồn điện: Cooler Master MWE Gold 1250 V2 Full Modular (ATX12V 2.52) 1250W
- Vỏ máy: VECTOR Bench Case (Khung mở)
- Hệ điều hành: Windows 11 Home 24H2
Thử nghiệm
Như đã đề cập trong thông số kỹ thuật hệ thống điểm chuẩn ở trên, chúng tôi sẽ sử dụng NVIDIA GeForce RTX 5090 Founders Edition để trình diễn tính năng này. GPU hàng đầu do Blackwell cung cấp này có 32GB GDDR7 VRAM, Tensor Core thế hệ thứ 5 và 21.760 lõi CUDA, tất cả kết hợp lại để mang lại hiệu suất FP4 dành riêng cho AI là 3.352 TOPS (lưu ý rằng con số này không thể so sánh trực tiếp với 1.321 TOPS của RTX 4090, sử dụng FP8).
Lưu ý: Tại thời điểm thử nghiệm, Project G-Assist vẫn đang ở phiên bản tiền phát hành (phiên bản 0.1.9), vì vậy một số tính năng có thể chưa hoàn chỉnh. Kết quả được tạo ra từ các thử nghiệm được thực hiện bên dưới sẽ chỉ áp dụng cho phiên bản này, vì kết quả sẽ khác nhau khi các mô hình và tính năng AI được cập nhật theo thời gian.
Sử dụng lần đầu
Đây là những gì bạn thấy đầu tiên sau khi bật tính năng bằng phím Alt+G, nó sẽ nằm vĩnh viễn ở một vị trí nào đó trên màn hình của bạn cho đến khi bạn tắt hoàn toàn (có thể được thực hiện thông qua Cài đặt nhanh bằng phím Alt+R). Giống như các mô hình ngôn ngữ AI, tuyên bố từ chối trách nhiệm được áp dụng - ảo giác có thể xảy ra (các mô hình ngôn ngữ có thể tạo ra kết quả không chính xác, thường thuyết phục người dùng không biết), vì vậy hãy kiểm tra lỗi nếu có thể.
Thông báo từ chối trách nhiệm cũng được hiển thị khi nhập tin nhắn/lệnh lần đầu tiên, một lần nữa tuyên bố rằng kết quả do AI tạo ra không thể được đảm bảo hoàn toàn. Sau khi nhìn thấy thông báo này, chatbot đã sẵn sàng phản hồi các lệnh bằng ngôn ngữ tự nhiên - nghĩa là, vẫn chỉ có một tập hợp lệnh hạn chế (ngôn ngữ tự nhiên hoặc cách khác) có sẵn trong phiên bản này, bạn có thể tham khảo các lệnh này trên trang web.
Thông tin và giám sát hệ thống
Bắt đầu với những câu hỏi đơn giản, chẳng hạn như bản chất của hệ thống, G-Assist sẽ phản hồi thích hợp với tất cả thông tin phần cứng quan trọng được liệt kê trong phản hồi. Tuy nhiên, có vẻ như nó gặp khó khăn trong việc lấy độ phân giải hợp lệ của màn hình BenQ 4K của chúng tôi (tức là 4K 60Hz), nhưng ngoài ra, nó đã vượt qua các bài kiểm tra ban đầu của chúng tôi.
Tiếp theo, một trường hợp sử dụng phổ biến khác (có lẽ) là theo dõi mức tiêu thụ điện năng của GPU. Chúng tôi có dữ liệu đo từ xa truyền thống hơn ở góc trên bên phải, nhưng nó không cung cấp đồ họa hoàn chỉnh trừ khi bạn có một công cụ của bên thứ ba như HWiNFO64; do đó, trong trường hợp này, người dùng thông thường có thể yêu cầu chatbot cung cấp thông tin họ cần.
Chúng tôi đã đưa ra ba câu hỏi khác nhau cho chatbot Project G-Assist, trong đó hai câu hỏi đầu tiên được trả lời mà không gặp bất kỳ vấn đề gì; nghĩa là, câu hỏi thứ ba dường như vượt quá khả năng của nó, vì ban đầu chúng tôi muốn nó cung cấp giám sát thời gian thực nếu có. Thay vào đó, nó cung cấp cho chúng tôi mức tiêu thụ điện năng GPU hiện tại.
Cũng cần lưu ý rằng khi GPU đang cố gắng tạo ra phản hồi, nó sẽ sử dụng phần lớn năng lượng có sẵn của mình, trong trường hợp này, RTX 5090 FE của chúng tôi đã tiêu thụ hơn 350 watt trong một thời gian ngắn mỗi khi một lời nhắc được đưa ra cho chatbot. Trên phần cứng cũ hơn hoặc yếu hơn, thời gian cần thiết để tạo ra phản hồi có thể lâu hơn (trong trường hợp xấu nhất là RTX 3060 12GB, vì đây là kiểu máy cấp thấp nhất có đủ VRAM để truy cập tính năng này), nhưng trong trường hợp này, chúng tôi quan sát thấy thời gian “suy nghĩ” khoảng nửa giây trước khi phản hồi được tạo.
Trò chơi và hiệu suất
Hãy chuyển sang xem trò chơi. Nếu bạn có một thư viện trò chơi quá lớn trong Steam để lọc, bạn có thể khởi động trò chơi trực tiếp từ chatbot - giả sử bạn không có phím tắt trò chơi trên màn hình nền hoặc menu “Bắt đầu” (trong trường hợp đó, chúng ta thậm chí không cần phải đánh vần tên đầy đủ của Forza Horizon 5 để nó có thể tìm ra trò chơi nào cần khởi động, mặc dù đây là trò chơi Forza duy nhất trong hệ thống của chúng tôi).
Thật trùng hợp, bản cập nhật trình điều khiển có thể đã làm hỏng cài đặt trong trò chơi, khiến FH5 bị kẹt ở mức 15 FPS tồi tệ. Một người chơi thông thường gặp rắc rối có thể ngay lập tức nhấn phím nóng Alt+G và bắt đầu hỏi G-Assist “chuyện gì đang xảy ra vậy”, nhưng đó là nơi mà những hạn chế của G-Assist nằm ở chỗ: nó thiếu khả năng đọc cài đặt trò chơi và thay vào đó cung cấp phản hồi chung, cung cấp cho người dùng một số hướng dẫn cơ bản để chẩn đoán sự cố.
Thông qua chẩn đoán thủ công, chúng tôi đã phát hiện ra rằng bằng cách nào đó trò chơi đã chuyển giới hạn tốc độ khung hình bên trong của nó chỉ còn 15 FPS và G-Assist hoàn toàn không phát hiện ra điều này. Phản hồi của nó cho biết “bộ giới hạn tốc độ khung hình đã bị tắt”, có thể đề cập đến cài đặt cấp trình điều khiển của NVIDIA trong NVIDIA App, nhưng người dùng thông thường rất có thể sẽ không thể tự mình khắc phục sự cố này và cuối cùng có thể bị hiểu sai bởi phản hồi không lý tưởng này.
Tiếp theo, chúng tôi mang nó đến Counter-Strike 2 để xem liệu NVIDIA có thể tìm ra cách cải thiện độ trễ của PC hay không - một số liệu mà người chơi trò chơi cạnh tranh phải chú ý, nhưng không phải ai cũng có thể dễ dàng hiểu được. Việc yêu cầu G-Assist cung cấp báo cáo độ trễ trung bình rất dễ thực hiện, nhưng nó không đưa ra bất kỳ đề xuất cụ thể nào để cải thiện thêm số liệu này (và nó đưa ra phản hồi tương tự mà chúng ta vừa thấy trong Forza Horizon 5).
Điều này vẫn tốt, vì chúng tôi cho rằng NVIDIA đã quảng bá rất tốt các tính năng của mình đến mức NVIDIA Reflex là một tính năng mà hầu hết người chơi trò chơi FPS đều biết đến. Vậy điều gì sẽ xảy ra nếu họ không thể tìm thấy vị trí của tùy chọn đó trong cài đặt trong trò chơi khá phức tạp của CS2 và chọn hỏi chatbot? Thật không may, nó hoàn toàn không biết rằng Reflex thực sự đã được bật và thay vào đó nói với chúng tôi rằng nó đã bị tắt. Tôi đoán đó là lý do tại sao chúng tôi được nhắc nhở để kiểm tra các lỗi của nó.
Các tình huống khác
Trong tình huống tiếp theo, chúng tôi thăm dò chatbot để xem liệu nó có thể tìm ra cách bật RTX Video Super Resolution (RTX VSR) hay không, một công nghệ nâng cấp video được thiết kế để cải thiện độ phân giải hiệu quả và giảm các tạo tác nén trong video trực tuyến (ví dụ: YouTube và Twitch). Bây giờ, nếu bạn quen thuộc với League of Legends, bạn sẽ biết rằng đôi khi một cuộc giao tranh trong đội có thể khiến màn hình trở nên cực kỳ lộn xộn và gây ra tất cả các tạo tác trực quan tồn tại dưới dạng các pixel khối; hoặc trong các tình huống khác, bạn muốn luồng 1080p được nâng cấp lên màn hình 4K của mình.
Công bằng mà nói, Project G-Assist đã tìm ra tính năng mà chúng tôi đang tìm kiếm mặc dù chúng tôi không đề cập rõ ràng đến tên của tính năng đó; nhưng nó không có khả năng phát hiện xem tính năng đó đã được bật hay chưa. (Điều đó thật kỳ lạ, vì chẳng phải G-Assist sẽ rất đơn giản để kiểm tra các cài đặt của NVIDIA App sao?)
Chà, mặc kệ nó đi - có lẽ chúng ta sẽ chỉ yêu cầu chatbot đưa chúng ta trực tiếp đến trang cài đặt để bật tính năng này, chỉ để cho nó cơ hội tốt nhất có thể. Điều này cũng không hiệu quả, chatbot không đưa ra bất kỳ đề xuất nào khác, khiến bất kỳ người dùng thông thường nào cũng phải hỏi Google (trong bối cảnh hiện tại, rất có thể sẽ cho họ một kết quả do AI tạo ra khác).
Phân tích sâu về Project G-Assist: Trợ lý AI của NVIDIA có đạt được mục tiêu không?
Project G-Assist của NVIDIA hứa hẹn sẽ sử dụng trí tuệ nhân tạo để đơn giản hóa việc quản lý PC và nâng cao trải nghiệm chơi trò chơi. Được cung cấp bởi SLM Llama-3.1-8B của Meta, chạy cục bộ, mục tiêu là tối ưu hóa cài đặt hệ thống, theo dõi hiệu suất và kiểm soát thiết bị ngoại vi thông qua lệnh thoại hoặc văn bản. Mặc dù ý tưởng này rất hứa hẹn, nhưng hiệu suất thực tế còn lâu mới hoàn hảo.
Thiết lập các câu đố: Rào cản phần cứng và phần mềm
Việc thiết lập Project G-Assist đặt ra một số trở ngại. Đầu tiên, yêu cầu đối với RTX 30 series hoặc GPU mới hơn, với ít nhất 12GB VRAM, hạn chế đáng kể cơ sở người dùng tiềm năng của nó. Hạn chế này loại trừ một số lượng lớn người chơi có GPU hiệu suất thấp hơn, bao gồm nhiều chủ sở hữu RTX xx60 series. Ngoài ra, việc phụ thuộc vào các phiên bản hệ điều hành và trình điều khiển cụ thể làm tăng thêm sự phức tạp.
Các thiết bị ngoại vi được hỗ trợ cũng bị giới hạn ở bo mạch chủ MSI và các thiết bị từ Logitech G, Corsair và Nanoleaf, hạn chế hơn nữa tính hữu dụng của nó đối với những người không có phần cứng thương hiệu cụ thể này.
Hiệu suất trong thế giới thực: Kết quả hỗn hợp
Trong các thử nghiệm trong thế giới thực, Project G-Assist đã thể hiện hiệu suất không nhất quán trên các tác vụ khác nhau. Mặc dù nó có thể truy xuất thông tin hệ thống một cách chính xác và theo dõi mức tiêu thụ điện năng của GPU, nhưng nó lại gặp khó khăn trong việc xử lý các truy vấn phức tạp hơn. Ví dụ: nó không thể nhận dạng độ phân giải chính xác của màn hình BenQ 4K và gặp khó khăn trong việc cung cấp hướng dẫn cụ thể về tối ưu hóa cài đặt trò chơi.
Về mặt chơi trò chơi, Project G-Assist có thể khởi động trò chơi trong Steam, nhưng nó có tính hữu ích hạn chế trong việc giải quyết các sự cố về hiệu suất. Khi Forza Horizon 5 gặp sự cố về tốc độ khung hình, G-Assist đã không thể chẩn đoán nguyên nhân gốc rễ, thay vào đó cung cấp phản hồi chung không hữu ích lắm cho người dùng. Tương tự, trong Counter-Strike 2, nó không đưa ra bất kỳ đề xuất cụ thể nào về việc giảm độ trễ và thậm chí còn báo cáo sai trạng thái của NVIDIA Reflex.
Các tính năng và hạn chế bị thiếu
Những hạn chế của Project G-Assist vượt xa hiệu suất không nhất quán của nó. Nó cũng thiếu các tính năng quan trọng, chẳng hạn như khả năng đọc cài đặt trò chơi và phát hiện trạng thái của RTX Video Super Resolution (RTX VSR). Những thiếu sót này hạn chế đáng kể tính hữu dụng của nó như một trợ lý PC toàn diện.
Ngoài ra, G-Assist dựa vào một mô hình ngôn ngữ chạy cục bộ, có nghĩa là nó cần một lượng lớn tài nguyên tính toán. Trong quá trình thử nghiệm, RTX 5090 FE đã tiêu thụ tới 350 watt năng lượng bất cứ khi nào chatbot tạo ra phản hồi. Điều này có thể dẫn đến các sự cố về hiệu suất cho những người dùng có phần cứng cũ hơn hoặc hiệu suất thấp hơn.
Giao tiếp tốt hơn và quản lý kỳ vọng
Với trạng thái hiện tại của nó, NVIDIA giao tiếp tốt hơn rằng Project G-Assist vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm. Các chức năng hạn chế và hiệu suất không nhất quán của nó có thể dẫn đến sự thất vọng cho những người dùng mong đợi trải nghiệm hoàn thiện hơn. Bằng cách minh bạch về khả năng hiện tại của G-Assist, NVIDIA có thể đặt ra những kỳ vọng hợp lý và tránh những phản hồi tiêu cực không cần thiết.
Tiềm năng tương lai: Chờ xem
Bất chấp những hạn chế của nó, Project G-Assist vẫn có tiềm năng tương lai. Khi công nghệ AI tiếp tục phát triển, NVIDIA có thể cải thiện mô hình ngôn ngữ, mở rộng các chức năng của nó và tối ưu hóa hiệu suất của nó. Bằng cách giải quyết những hạn chế hiện tại và thêm các tính năng mới, Project G-Assist có khả năng trở thành một công cụ có giá trị cho người dùng thông thường. Tuy nhiên, nó còn một chặng đường dài phía trước trước khi đạt được tiềm năng đó.
Hiện tại, Project G-Assist có cảm giác giống như một phiên bản ngôn ngữ tự nhiên, hào nhoáng hơn của bảng điều khiển lệnh hơn là một trợ lý PC toàn diện. Mặc dù nó có thể có khả năng hoàn thành một số tác vụ cơ bản, nhưng nó vẫn chưa đủ tinh tế để giải quyết đáng tin cậy các sự cố nâng cao hoặc cung cấp hướng dẫn được cá nhân hóa. Chỉ thông qua sự phát triển và cải tiến liên tục, Project G-Assist mới có thể thực sự thực hiện được lời hứa đơn giản hóa việc quản lý PC và nâng cao trải nghiệm chơi trò chơi.
Một vấn đề quan trọng khác cần giải quyết là yêu cầu hệ thống. Trừ khi bạn có GPU tương đối cao cấp với 12GB VRAM trở lên, bạn sẽ không thể sử dụng tính năng này - điều này hầu như loại trừ tất cả chủ sở hữu RTX xx60 series (trừ khi bạn có RTX 3060 12GB, RTX 4060 Ti 16GB hoặc RTX 5060 Ti 16GB), những người chiếm một phần lớn các PC do NVIDIA cung cấp trong nhiều cuộc khảo sát phần cứng Steam mà chúng tôi đã thấy trong những năm gần đây. Tôi thực sự hy vọng rằng mô hình ngôn ngữ có thể được thu nhỏ để phù hợp với 8GB hoặc thậm chí 6GB VRAM, nếu không, nó sẽ không được sử dụng rộng rãi trừ khi NVIDIA bắt đầu cài đặt nhiều VRAM hơn trong GPU kể từ bây giờ.