오는 2월에 NVIDIA App을 통해 GeForce RTX 사용자에게 G-Assist 시스템 어시스턴트 기능이 최초로 출시됩니다.
최신 PC가 더욱 강력해짐에 따라 작동도 더욱 복잡해졌습니다.
오늘날 사용자는 GPU, CPU, 모니터, 마더보드, 주변 장치 등 최고 성능을 위해 PC를 구성할 때
1조개가 넘는 하드웨어 및 소프트웨어 설정 조합에 직면하게 됩니다.
NVIDIA는 이러한 경험을 단순화하기 위해 GeForce RTX AI PC에서 로컬로 실행되는 실험적인 AI 어시스턴트인 Project G-Assist를 구축했습니다.
G-Assist는
사용자가 기본 음성 또는 텍스트 명령을 통해 게임 및 시스템 설정 최적화,
프레임 레이트와 다른 주요 성능 통계 차트 작성,
조명과 같은 일부 주변 장치 설정 제어에 이르기까지 광범위한 PC 설정을 제어할 수 있도록 도와줍니다.
Project G-Assist 시스템 어시스턴트
Project G-Assist는 특별히 조정된 SLM(Small Language Model)을 사용하여
자연어 가이드를 효율적으로 해석하고 다양한 NVIDIA 및 서드파티 PC API를 호출하여 PC에서 작업을 실행합니다.
G-Assist는
시스템 병목 현상 완화, 전력 효율성 개선, 게임 설정 최적화, GPU 오버클러킹 등을 위한 실시간 진단 및 권장 사항을 제공할 수 있습니다.
FPS, 레이턴시, GPU 활용도, 온도 등 다양한 성능 지표를 차트로 작성하고 내보낼 수 있습니다.
PC 또는 GeForce RTX GPU에 탑재된 NVIDIA 소프트웨어에 관한 질문에 답할 수 있습니다.
G-Assist는
간단한 명령으로 특정 주변 장치 및 소프트웨어 애플리케이션을 제어할 수도 있습니다.
이를 통해 사용자는 팬 속도를 벤치마크 또는 조정하거나 지원되는 Logitech G, Corsair, MSI 및 Nanoleaf 장치의 조명을 변경할 수 있습니다.
G-Assist는 NVIDIA App 오버레이를 통해 사용할 수 있으며 사용자는 채팅 인터페이스에 명령을 입력하거나 푸시-투-토크 핫키를 길게 눌러 G-Assist와 대화할 수 있습니다.
온디바이스 AI
온라인 액세스와 유료 구독이 필요한 대규모 클라우드 호스팅 AI 모델과 달리
G-Assist는 GeForce RTX GPU에서 실행됩니다.
즉, 반응성이 뛰어나고 무료로 사용할 수 있으며 오프라인으로 실행할 수 있습니다.
내부적으로 G-Assist는 30억 개의 매개변수가 있는 Llama 기반 Instruct 모델을 사용하여
언어 이해를 오늘날의 대규모 AI 모델의 작은 부분(1% 미만)으로 압축합니다.
이를 통해 G-Assist는 다양한 RTX 하드웨어에서 우수한 성능으로 실행될 수 있습니다.
그리고 SLM 연구의 빠른 속도로 인해 이러한 소형 모델은 몇 달마다 더욱 유능하고 효율적으로 변하고 있습니다
G-Assist가 그래픽 설정을 최적화하거나 GPU 온도를 확인하기 위해 도움을 요청하면 RTX GPU는 성능의 일부를 AI 추론에 잠시 할당합니다.
이 몇 초 동안 게임을 하거나 GPU를 많이 사용하는 다른 응용 프로그램을 실행하는 경우 렌더링 속도가 잠깐 떨어질 수 있습니다.
G-Assist가 작업을 마치면 GPU는 다시 게임이나 앱에 전체 성능을 제공합니다.
G-Assist는 게임 개발자가 NPC에 생명을 불어넣는 데 사용하는 것과 동일한 AI 기술 제품군인 NVIDIA ACE를 기반으로 구축되었습니다.
OEM과 ISV는 이미 ACE 기술을 활용하여 G-Assist와 같은 맞춤형 AI 도우미를 만들고 있습니다.
업계 파트너를 넘어 NVIDIA는 이 프레임워크를 더 광범위한 AI 커뮤니티에 공개하고 있습니다.
CrewAI, Flowise 및 LangFlow와 같은 도구는 이 서비스를 활용하여 매니아와 개발자가 로우 코드, 커스터마이징이 가능한 언어 처리 워크플로우, AI 애플리케이션과 에이전트 흐름에 함수 호출 기능을 통합할 수 있도록 합니다.
G-Assist 자체는 커뮤니티에 의해 확장 가능하도록 설계되었습니다.
NVIDIA는 G-Assist 추가 기능을 가르치는 "플러그인" 생성을 위한 샘플이 포함된 GitHub 저장소를 게시할 예정입니다.
Tinkerers는 간단한 JSON 형식으로 기능을 정의한 다음 검토 및 잠재적 포함을 위해 NVIDIA에 제출하여
다른 사람들이 이러한 새로운 기능을 사용할 수 있도록 할 수 있습니다.
병합하기 전에 구성 파일을 지정된 디렉터리에 배치하여 G-Assist가 이를 로드하고 해석할 수 있도록 하여 플러그인을 로컬로 테스트할 수 있습니다.
플러그인을 구축, 공유 및 로드하는 방법에 대한 자세한 내용은
G-Assist가 출시되면 GitHub 저장소의 문서에서 확인할 수 있습니다. 저희는 커뮤니티가 무엇을 꿈꾸는지 기대하고 있습니다!
Project G-Assist: 2월에 NVIDIA App에서 출시
이제 AI는 RTX AI PC와 지능적으로 상호 작용하고 최적화하는 새로운 방법을 열었습니다.
2월에 출시되면 Project G-Assist는 GeForce RTX 소유자가 다운로드하고 설치할 수 있는 검색 섹션의 새 항목으로 NVIDIA App의 홈 탭에 표시됩니다.
별로 쓸모믄 없는 거네
낮게 잡아도 200 부터 잡는게 좋을껍니다 모니터 까지 생각 하면 좀더 붙구요
조금 가성비 하신다면 5070 100이라 치면 9600X+5070 =180 7800X3D+5070 =220 9800X3D+5070 =250 흠.. 이정도?
그레도 언리얼5엔진의 개적화 게임은 계속 나올듯
별로 쓸모믄 없는 거네
대략 15년만에 데탑 하나 맞춰보려는데요 50시리즈로 견적 얼마정도 잡으면 될런지요ㅜㅜ
글쎄요. 5070ti = 250만원 5080 = 350만원 5090 = 600쯤...
꼭지
조금 가성비 하신다면 5070 100이라 치면 9600X+5070 =180 7800X3D+5070 =220 9800X3D+5070 =250 흠.. 이정도?
꼭지
낮게 잡아도 200 부터 잡는게 좋을껍니다 모니터 까지 생각 하면 좀더 붙구요
답변 감사합니다 ㅎㅎ
지금 엔비디아 앱으로 게임 자동최적화 해봤는데 듀얼모니터로 쓰니까게임을 강제로 모니터 두개 다 걸쳐서 나오게 해상도를 가로로 길게 뽑아서 겜실행해서 다 다시 해상도 설정해줘야됨 ㅋㅋㅋㅋ 듀얼모니터 쓰는사람은 그냥 따로 옵션만지는게 나을지도
지금도 게임별 최적화 기능은 엔비디아 앱에 있는데 이게 더 나은 성능을 보여줄지 모르겠네요 항상 신작 나올 때마다 유튜브에 optimized setting 찾아서 쓰는데 그게 자동으로 된다면 좋겠는데