自2022年開始，人工智能全面爆發(fā)，AI開始走進到普通大眾的身邊，進入到發(fā)展的高速路，于是我們便看到了上游產(chǎn)業(yè)對AI算力的孜孜以求，早已布局AI的硬件廠商NVIDIA作為AI算力的“至優(yōu)解”，通過強大的技術能力重塑了硬件行業(yè)的格局，股價、市值在這兩年來一路飆升。截止6月中旬，NVIDIA總市值達到3.24萬億美元，是Intel市值1296萬億美元的25倍，是AMD市值2580億美元的12.5倍，遠遠甩開了他在PC行業(yè)的兩個老對手。

在今年ComputeX大會開幕前，NVIDIA以“加速一切”為主題召開了演講，強調(diào)了AI在未來的重要性以及NVIDIA將推動新一輪的技術進步，并展示了產(chǎn)品路線圖，助力AI工廠、數(shù)據(jù)中心、機器人工廠降本增效。

不過，這些有點“宏觀敘事”的介紹仿佛還離我們普通人相距甚遠，我們既不是大模型公司的高層決策者也不是尋求增加效率的數(shù)字化工廠主，現(xiàn)階段，NVIDIA能為我們提供什么樣的AI應用體驗呢？這個答案我們移步到NVIDIA的展臺就能找到答案了。

總體來講，通過GeForce RTX 40系列GPU強大的AI性能，在本地AIGC、游戲等場景中可以為我們帶來前所未有的體驗，還為高性能MINI PC發(fā)布全新標準。

一、ChatRTX，本地AI助手

ChatRTX是一款運行在本地的AI對話應用，不過ChatRTX不同于其他軟件只有運行加載大語言模型的能力，在此基礎上，通過GeForce RTX 40系列GPU的加速，ChatRTX還具備Retrieval-Augmented Generation檢索增強生成功能，可以對本地PC中的文檔、筆記等數(shù)據(jù)進行學習，并由LLM大語言模型驅動進行反饋。

例如在下面的視頻中就是針對本地數(shù)據(jù)的顯示，NVIDIA ACE NIM推理微服務是在這次展會中剛剛發(fā)布的一個項目（文章之后我們也會介紹到），在ChatRTX中加載選擇Llama 2 13B模型，問及NVIDIA ACE相關的問題時，其回答是完全錯誤的，這是因為Llama 2 13B模型在發(fā)布時，NVIDIA ACE還沒有公布，所以它的回答是錯誤的。但我們可以將一些含有Nvidia ACE相關的文件放到本地的硬盤中，選擇這些文件所在的目錄后，借由RTX顯卡便可以對這些文件進行學習，再問及相同的有關NVIDIA ACE的問題時便可以回復準確，并且給出本地文件的準確位置。

在視頻的后半段，還展現(xiàn)了ChatRTX的本地檢索功能，通過語音輸入，可以精準查找出符合描述的本地圖片，例如視頻中演示人通過語音要求查找出“Pictures of hiking”，即戶外徒步的照片，ChatRTX便查找出了相關的本地圖片。

ChatRTX完全在本地運行，并且不單單具備運行各種LLM大語言模型的“常規(guī)功能”，還可以檢索或生成針對于用戶本地數(shù)據(jù)的內(nèi)容，極大程度的拓寬了本地AI對話的應用場景，并且可保護用戶的隱私。

二、AI生圖的新玩法

NVIDIA正式開始支持廣受歡迎的ComfyUI了，并且可以支持更多更好玩的AI生圖玩法，例如我們在展臺里體驗的“頭像生成”功能（下方視頻可查看），通過攝像頭拍攝到自己的頭像，然后根據(jù)示意圖、關鍵詞生成了我們自己的“超級英雄”形象。

根據(jù)NVIDIA自己的描述，由RTX顯卡加速下的ComfyUI性能可提升60%，生圖時間要遠低于蘋果的M3 Max或M3 Pro，具體到我們這次的體驗，6張圖的生成用時大概在20秒左右。

三、DLSS 3.5，游戲幀數(shù)提升，畫面質量提高

DLSS 3.5是在DLSS 3 幀生成技術的基礎上加入了光線重構技術，簡單點來說，光線重構技術是專為游戲中的“光線反射”開發(fā)的AI模型，通過AI訓練識別各類光線，解決人工設計的光線模擬質量低、噪點多的問題，從而提升游戲中光線反射的真實度、畫面質量、清晰度以及幀數(shù)表現(xiàn)。

我們分別來看下在開啟和關閉DLSS 3.5之后，可以為畫面與幀數(shù)帶來多大的提升。

首先是畫面光影效果：

在開啟DLSS 3.5后，光的反射更加清晰與真實了，整個畫面也會明亮許多，尤其是物體反射的邊緣位置，模糊和鋸齒都被優(yōu)化了許多。

左：關閉DLSS 3.5 右：開啟DLSS 3.5

同場景下，開啟DLSS 3.5后，幀數(shù)從33幀上升到了110幀左右，有3倍多的幀數(shù)提升。

四、NVIDIA ACE

NVIDIA ACE生成式AI微服務旨在為游戲、娛樂、醫(yī)療、各類客戶服務等場景提供數(shù)字人服務，其中包括：

運行在本地RTX GPU的：

Riva ASR、TTS、NMT：用于自動語音識別、文本到語音轉換、翻譯。

mniverse RTX：用于實時路徑追蹤，以制作逼真的皮膚和毛發(fā)。

運行在云端服務的：

Nemotron LLM：用于語言理解，并根據(jù)上下文生成回復。

Audio2Face：根據(jù)音軌制作栩栩如生的面部動畫。

另外還有兩項全新推出的技術：

Audio2Gesture，用于根據(jù)音軌生成肢體手勢

Nemotron-3 4.5B，45億的小語言模型，為低延遲、本地端RTX AIPC推理設計。

現(xiàn)場展示了兩個Nvidia ACE的DEMO，可以看以下兩個視頻：

這是由Inworld制作的一個酒店大堂的場景，其中擁有諸多的NPU與場景供玩家進行對話、探索，每一個角色都有自己的設定和背景故事。

第二個是由完美世界制作的DEMO，可以跟一位來自部落的公主進行對話，支持中文。

五、G-Assist項目，面向游戲玩家的AI助手

NVIDIA與Studio Wildcard合作，在現(xiàn)場展示了《方舟：生存飛升》的G-Assist 項目DEMO。

在這個DEMO中，G-Assist項目可以幫助玩家給出在當前進度下的游玩建議、給出有關游戲的背景知識、某個物品該如何打造等等游戲內(nèi)相關的內(nèi)容，讓玩家可以直接在游戲中就可以“查攻略”，例如下面的視頻，演示者通過語音輸入，詢問G-Assist項目“游戲初期最好的武器是什么？該如何制作它？”。

除了游戲中的內(nèi)容外，G-Assist項目還可以給出游戲的平均功耗、幀率曲線圖，也可以對G-Assist項目提出游戲幀率的要求，讓G-Assist項目根據(jù)玩家需求調(diào)整畫質，從而提升硬件效能。

Assist項目可以講是目前游戲場景中數(shù)一數(shù)二的AI助手，可以在游戲內(nèi)提供攻略，通過AI識別游戲內(nèi)容、游戲攻略，給出游玩建議，還可以對游戲的硬件性能智能調(diào)節(jié)，這是實實在在為游戲玩家所設計的AI應用。

六、SFF-Ready GeForce顯卡標準

SFF-Ready是NVIDIA為高性能小尺寸PC發(fā)布的全新標準，旨在為緊湊型機箱愛好者選擇硬件時提供兼容性方面的建議。

顯卡方面，需要滿足以下條件的尺寸，并且級別在GeForce RTX 4070及以上，目前已經(jīng)有36款來自不同廠商的顯卡經(jīng)過認證：

另外，還有23款來自不同廠商的機箱經(jīng)過SFF-Ready認證。

七、寫在最后

作為AI領域硬件的絕對龍頭，NVIDIA在軟件與技術上面也在積極提升普通用戶的使用體驗，本次的ComputeX NVIDIA親自下場打樣，給大家伙展示一下行業(yè)巨頭的技術能力，以RTX顯卡驅動，在游戲、創(chuàng)作、本地AI助手等方面為玩家、創(chuàng)作者提供了更多玩法。讓我們共同期待NVIDIA能夠為我們帶來更多更好的硬件以及更有趣、更方便使用的應用吧。