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    【Computex 2024】AI 助手問攻略 NVIDIA 新套件植入遊戲引擎

    Wesley
    Wesley
    經遊戲進入腦界,見證 3D 渲染技術及遊戲引擎互相進步,深信 PC 平台或成最大贏家。

    黃仁勳在 Computex 2024 前夕演講,宣佈會推出更多生成式 AI 運算配套給數據中心系統。另一方面,亦有更新開發工具給遊戲和軟件廠商,整合 AI 助手及生式成應用功能,並會更新 RTX 40 系列 SFF 設計,以及強化 Windows AI PC 的 Copilot 執行功能等。

    以前打機搵攻略要上網、問朋友,日後有了 AI PC,可能要改寫,NVIDIA 基於 RTX AI Toolkit,發展出針對遊戲玩家的「G-Assist」,它利用生成式 AI,提供玩家有關該遊戲的知識或攻略。G-Assist 可接收玩家的語音或文字輸入內容,遊戲視窗的上下文資訊,並通過 AI 視覺模型處理資料。與遊戲知識資料庫相連的大型語言模型 (LLM) 的上下文感知和對特定遊戲及應用的理解,然後生成定制回覆,以文本或語音形式傳遞給使用者。並以開發中的《方舟:生存飛升》(ARK:Survival Ascended) 進行技術示範,其延伸應用甚至可以提供玩家優化遊戲幀速的效能建議。

    配合本機 AI 算力提升,去年發表用於為數位人類(DIGITAL HUMANS)提供助力的 NVIDIA ACE 技術現在將通過 NVIDIA NIM 應用於 RTX AI PC 和工作站,NVIDIA NIM 推理微服務使開發者將部署時間從數周縮短到數分鐘。ACE NIMs 可在設備上本地運行高品質推理,用於自然語言理解、語音合成、面部動畫等。

    針對 Windows PC 的 Copilot,微軟和 NVIDIA 合作幫助開發者將全新生成式 AI 功能應用到 Windows 原生和網路應用。為應用開發者提供便捷的 API 以取用 GPU 加速的小型語言模型 (SLM),支援在設備上運行基於 Windows Copilot Runtime 的檢索增加生成 (RAG) 功能。實現內容摘要、內容生成和任務自動化等。RAG 功能使 AI 模型存取基礎模型中未能充分表示的特定領域資訊,來增強小型語言模型,運用特有的資料來源,根據應用需求調整小型語言模型的行為和功能。

    在 AI PC 尚不可能運行雲端級的 LLM 大型語言模型通用運算,因此加推 RTX AI Toolkit,一套用於在 RTX AI PC 上自訂、優化及部署模型的工具和 SDK。支援使用開源的 QLoRa 工具自訂預訓練模型,並使用 NVIDIA TensorRT Model Optimizer 量化模型,以減少記憶體消耗及提升執行效率。據了解 Adobe、Blackmagic Design 和 Topaz 等軟件亦會陸續加入 RTX AI Toolkit 提升 NVIDIA GPU 的執行表現。

    在一般玩家尚有機會接觸的用途上,RTX Remix 就宣佈成為開源項目,可使用生成式 AI 重修遊戲貼圖材質、存取其他數位創作工具、Mod 製作工具等,而且提供 SDK 以整合到 DirectX 8 和 DirectX 9 經典版 API 以外的其他遊戲及應用。

    NVIDIA RTX Video 的 AI 升頻功能已作為 SDK 對所有開發者開放,可在 Google Chrome、Microsoft Edge 和 Mozilla Firefox 瀏覽器中使用。而剪片軟件如 Blackmagic Design 的 DaVinci Resolve 和 Wondershare Filmora 等亦即將支援 RTX Video,能夠 4K 升頻、SDR 轉換為 HDR。免費媒體播放器 VLC media 即將在其升頻功能加入 RTX Video HDR。

    最後,針對愈來愈多的 SFF 迷你機,NVIDIA 正式規定了其顯示卡的「SFF-Ready」標準,為 2.5 槽及 304mm 以內,使用 RTX 4070 或以上的 GPU。

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