NVIDIA RTX: partenerul AI din PC-ul de acasă. Inteligență artificială pentru toată lumea

Termenul „AI” (artificial intelligence = inteligență artificială, în limba română) se afla acum pe buzele tuturor, chiar dacă, pentru cei pasionați de industria tehnologiei, nu reprezintă tocmai o noutate. Spre exemplu, de zeci de ani, gamerii au atribuit „AI” monștrilor sau adversarilor dintr-un joc video, această denumire reflectând modurile în care aceste entități se mișcau, interpretau situațiile și acționau în contextul acelor jocuri (raportat la manevrele executate de jucători, mediul de joc etc.).

În vremurile actuale însă, utilitatea AI-ului a căpătat noi dimensiuni, numeroase promisiuni legate de așa-zisa inteligență artificială fiind utilizate pentru a promova noile generații de smartphone-uri sau computere. Acestea sunt capabile de a executa tot felul de funcții „powered by AI”, cum ar fi manipularea imaginilor sau a clipurilor video, generarea de imagini complet noi (în funcție de anumite instrucțiuni), gestionarea și interogarea anumitor resurse pentru a oferi răspunsuri relevante în privința informațiilor conținute de acestea etc.

Mai mult, deja asistăm, atât în cazurile cipurilor dezvoltate pentru dispozitive mobile, cât și în ceea privește noile generații de procesoare pentru PC-uri și laptop-uri, de includerea unor unități de procesare dedicate (NPU = neural processing unit), special concepute pentru a accelera calculele necesare pentru aceste funcții realizate de AI. Cu alte cuvinte, această inteligență artificială, în forma și cu funcționalitatea pe care le înțelegem în ziua de azi, necesită o putere de calcul demnă de luat în seamă.

Mai mult, nici așa-zisele LLM (large language model) nu sunt tocmai mici, necesitând spații de stocare generoase pentru rezultate cât mai bune. Vorbim despre modele de machine learning care joacă rolurile atât de engine, cât și ale (unei părți dintre) acele date necesare pentru ca așa-zisul AI să interpreteze instrucțiunile venite din partea utilizatorilor și să ofere răspunsurile și rezultatele dorite (pentru a păstra analogia cu jocurile video).

Se ajunge astfel ca, pentru anumite sarcini mai solicitante, hardware-ul local să nu mai facă față, mai ales în cazurile dispozitivelor mobile, precum sunt smartphone-urile actuale. Nicio problemă, „calculele” necesare pentru funcțiile AI pot fi mutate în cloud, către servere sau chiar ferme de servere dedicate acestor scenarii de utilizare. Totuși, atunci când vine vorba despre manipularea sau editarea unor fotografii din colecția proprie, sau despre gestionarea fișierelor cu informații vitale legate de propria persoană sau de propria companie, parcă nu mai ești atât de tentat să le „împarți” cu cloud-ul, indiferent de cât de sigur ți se promite că ar fi acel serviciu.

Aici intră în discuție subiectul acestui articol: știați că o funcționalitate AI extinsă este disponibilă pe PC-ul sau laptop-ul pe care deja îl dețineți, sarcinile putând fi îndeplinite complet local (deci fără frica ca fișierele sensibile să poată ajunge la ochii altora) și la o viteză la care alte dispozitive (sau servicii cloud) încă nu speră? Cu condiția să aveți un computer cât de cât recent, echipat cu o placă video GeForce RTX (seria 30 sau mai nouă ar fi de preferat) și o cantitate suficientă de memorie RAM (16 GB). Cu alte cuvinte, cam orice PC sau laptop de gaming (spre exemplu) comercializat în ultimii câțiva ani.

Echipat cu o astfel de soluție hardware, alături de un sistem de operare Windows modern (10 sau 11), deja puteți explora o multitudine de funcții AI, majoritatea dintre acestea fiind disponibile în mod gratuit. Excepție fac anumite aplicații de productivitate ce includ funcționalitate AI, pentru care va trebui să achitați prețurile sau abonamentele cerute de producători (pentru multe dintre acestea însă, există și unele alternative gratuite).

Pe scurt, vom trece în revistă câteva dintre funcțiile AI pe care, chiar acum, le puteți utiliza pe propriul vostru computer echipat cu o soluție video NVIDIA GeForce RTX.

ChatRTX, asistenul dvs. AI personalizat

Pe scurt, ChatRTX este o aplicație demonstrativă dezvoltată chiar de către NVIDIA, care permite utilizarea mai multor variante de LLM-uri și „conectarea” acestora la fișierele dvs. personale: documente, note, imagini etc. Grație accelerării hardware, aceste LLM-uri fiind rulate chiar pe nucleele Tensor caracteristice soluțiilor video GeForce RTX, puteți purta discuții cu acest chat bot și îi puteți cere diverse informații, inclusiv din fișiere dvs. personale.

ChatRTX este capabil să interpreteze fișiere în format .txt, .pdf, .doc/docx, .jpg, .png, .gif și .xml și poate oferi răspunsurile relevante pe care le căutați, căutând în propria arhivă de fișiere importante. Aceste informații sunt procesate doar la nivel local, deci nu se pune problema lipsei de siguranță a acestor date.

Pentru a putea încerca aplicația demonstrativă ChatRTX, aveți nevoie de un PC echipat cu o placă video GeForce RTX seria 30, 40 sau 50 (cu minimum 8 GB de memorie video), driverul 535.11 instalat, 16 GB de memorie RAM și Windows 11. Download-ul ChatRTX este gratuit și necesită aproximativ 11 GB de stocare, incluzând și câteva LLM-uri.

NVIDIA Broadcast

NVIDIA Broadcast este o unealtă bazată pe AI, interpretat la nivel hardware de soluțiile grafice GeForce RTX, capabilă să ofere multiple facilități pentru cei care participă la conferințe audio/video, fac înregistrări sau live streaming.

Aplicația reprezintă practic un layer intermediar între hardware-ul dedicat al utilizatorului (webcam, microfon) și aplicația prin intermediul căreia urmează să transmiteți semnalul audio/video mai departe, fie că este vorba despre una dedicată conferințelor (precum Zoom, Teams sau Skype), fie că vorbim despre chat în jocurile preferate (Discord) sau live streaming pe servicii precum Twitch sau YouTube (prin OBS, spre exemplu).

NVIDIA Broadcast include o sumedenie de funcții utile, precum eliminarea zgomotului de fond pe parte audio, curățarea și îmbunătățirea calității semnalului video, blur-area fundalului din spatele persoanei filmate sau chiar înlocuirea acesteia cu o imagine personalizată (sau cu secvențe din jocurile favorite), menținerea mereu în cadru a persoanei filmate (chiar dacă aceasta se mișcă) etc.

NVIDIA Broadcast poate fi descărcat și folosit în mod gratuit, utilizatorii având nevoie de un PC cu procesor Intel Core i5 8600, AMD Ryzen 5 2600 sau mai bun, 8 GB de memorie RAM și o placă video GeForce RTX 2060 sau mai performantă, cu minimum driverele 526.98 instalate.

RTX Video

Sub denumirea de RTX Video se regăsesc câteva funcții care îmbunătățesc, în timp real cu ajutorul AI-ului, redarea pe PC a clipurilor sau fișierelor video, prin intermediul browser-erelor uzuale sau chiar al popularului VLC Player.

Dintre acestea se remarcă RTX Video Super Resolution, o tehnologie de upscaling video care utilizează AI și nucleele RTX Tensor pentru a îmbunătăți claritatea fișierelor video (stocate local, via VLC Player, sau online, din surse precum Twitch sau YouTube) și a le aduce la rezoluția nativă a display-ului utilizat.

Nu trebuie omis nici RTX Video HDR, care utilizează AI-ul și nucleele RTX Tensor pentru a converti, dinamic, clipurile video encodate în SDR (Standard Dynamic Range) în High Dynamic Range (conform standardului HDR10), pentru a le îmbunătăți vizibilitatea, detaliile și redarea culorilor. Această opțiune necesita un monitor/TV compatibil HDR pentru a funcționa adecvat.

Funcțiile RTX Video se regăsesc în NVIDIA Control Panel, dacă utilizați o soluție video GeForce RTX, și sunt compatibile cu fluxurile video redate prin aplicația VLC Player sau prin cele mai recente versiuni ale browser-elor Chrome, Microsoft Edge și Firefox.

DLSS, principalul avantaj adus de AI în gaming

Este de notorietate faptul că jocurile recente au cerințe de sistem ridicate, iar implementările tehnologiilor moderne, precum efectele redate cu Ray Tracing, pot urca și mai mult aceste pretenții hardware. NVIDIA DLSS, Deep Learning Super Sampling pe scurt, a venit drept o veritabilă necesitate în aceste condiții.

Pe scurt, grație DLSS, jocul este renderizat intern la o rezoluție inferioară, iar imaginile rezultate sunt reconstruite cu ajutorul AI-ului pentru a ajunge la rezoluția nativă a afișajului folosit. Trecut prin numeroase iterații până acum, DLSS s-a perfecționat de-a lungul anilor, imaginile afișate concurând cu cele de rezoluție nativă, îmbunătățirile de performanță fiind însă extrem de consistente.

Mai mult, odată cu versiunea 3.0, DLSS a incorporat și componenta de Frame Generation, care era capabilă, pe lângă reconstruirea cadrelor deja renderizate, să genereze cadre suplimentare complete cu ajutorul AI-ul, îmbunătățind suplimentar performanța. Versiunea 3.5 a adus un nou nivel calitativ jocurilor cu suport pentru Ray Tracing, incorporând tehnologia Ray Reconstruction, fidelitatea unor efecte precum reflexiile fiind mult crescută.

În fine, proaspăt lansatul DLSS 4.0 aduce conceptul de Multi Frame Generation, fiind capabil să genereze, cu ajutorul AI-ului, până la 3 cadre suplimentare față de cel inițial, renderizat în mod tradițional. În funcție de joc și setările video utilizate, performanța poate creste, din nou, în mod semnificativ. În plus, modelul de upscaling al funcției Super Resolution a primit un upgrade important (transformer model) odată cu trecerea la DLSS 4.0, îmbunătățind suplimentar nivelul calitativ al imaginilor rezultate.

Pentru a utiliza funcționalitatea de bază a DLSS (Super Resolution), este suficient un GPU din gama RTX 20. Pentru DLSS 3.0, Frame Generation și Ray Reconstruction, aveți nevoie de un GPU NVIDIA din gama RTX 40. În schimb, DLSS 4.0 Multi Frame Generation a fost conceput pentru plăcile video din familia RTX 50.

Creativitatea, dezlănțuită cu AI

Nu doar jocurile sau divertismentul pot beneficia de pe urma AI-ului: NVIDIA se laudă că peste 100 de aplicații de productivitate, din diverse domenii (modelare 3D și renderizare, editare video, editare foto, design grafic, broadcasting sau arhitectură) beneficiază de optimizări pentru arhitecturile RTX și de variate funcții și/sau efecte bazate pe AI și accelerate hardware.

Spre exemplu, popularele suite Autodesk 3ds Max și Autodesk Maya oferă denoising AI accelerat RTX atunci când este folosit motorul de renderizare implicit Autodesk Arnold.

În cadrul cunoscutei suite de editare video DaVinci Resolve, pe lângă accelerarea hardware pe GPU a unor funcții vitale precum color grading, enconding AV1 sau decoding de fișiere video de rezoluții înalte sau multi-stream, își fac apariția și facilități accelerate RTX bazate pe AI, cum ar fi recunoașterea automată a fețelor persoanelor din clipuri (pentru catalogarea mai rapidă a acestora și tracking-ul anumitor efecte) sau SpeedWarp pentru un efect de slow-motion mult mai credibil. De asemenea, funcționalitatea RTX Video, atât Super Resolution, cât și HDR, se regăsește și în DaVinci Resolve.

Un alt exemplu de editor video este Cyberlink Powerdirector, care oferă efecte bazate pe AI, accelerate hardware, pentru eliminarea zgomotului din secvențele video filmate în condiții de iluminare insuficientă.

Din lista noastră nu putea lipsi nici clasicul Adobe Photoshop, probabil cel mai popular editor de imagini din lume, care beneficiază de funcțiile „Neural Filters”, bazate pe AI și accelerate RTX, cum ar fi „Photo Restoration”. De asemenea, funcția „Super Resolution” utilizează AI-ul pentru a mări rezoluția imaginilor, cu rezultate mai bune decât cele oferite de metodele tradiționale de upscaling. Acestora li se adaugă și peste 30 de funcții accelarate hardware pe GPU, cum ar fi Object Selection, Liquify, Smart Sharpen sau Blur Gallery.

Nu în ultimul rând, rezultatele oferite de aplicații de streaming precum OBS Studio și Streamlabs pot fi îmbunătățite prin folosirea NVIDIA Broadcast, de care aminteam mai devreme.

Generare de imagini cu ajutorul AI

Văzută ca un soi de Sfânt Graal al funcționalității AI moderne, generarea de imagini cu ajutorul inteligenței artificialei, prin intermediul unor modele precum Stable Diffusion sau FLUX, nu mai este o funcție rezervată doar serviciilor oferite online, eventual cu taxe de utilizare piperate.

Cu ajutorul unui GPU NVIDIA RTX, puteți utiliza Stable Diffusion la nivel local, procesul de generare fiind sensibil mai rapid decât atunci când optați pentru soluții stocate în cloud.

O variantă rapidă pentru a putea testa aceasta generare de imagini este descărcarea ComfyUI, o interfață grafică între utilizator și modelul Stable Diffusion. Un prim pas ar fi accesarea site-ului oficial ComfyUI și descărcarea versiunii pentru Windows (NVIDIA) a aplicației. Trebuie să luați în considerare că acest ComfyUI se află abia la versiunea 0.4, interfața sa nefiind încă cea mai prietenoasă.

Astfel, după instalare și procesul de inițializare (care are loc automat, însă arată ca o serie de instrucțiuni prelucrate într-o linie de comandă), algoritmul de generare de imagini nu va funcționa decât după parcurgerea a doi pași suplimentari. De altfel, dacă închideți ComfyUI și îl reporniți, acesta va raporta că nu găsește Git instalat și va oferi un buton prin intermediul căruia îl puteți descărca. De pe pagina web deschisă, optați pentru cea mai recentă versiune Git, oferită sub formă de installer pentru Windows 64 bit, și instalați-l utilizând opțiunile implicite sugerate de procesul de setup.

După instalarea Git, ComfyUI va funcționa corect, iar, la deschiderea unui workflow de generare de imagini, vă va îndemna să descărcați și „v1-5-pruned”, unul dintre „checkpoint”-urile modelului de generare Stable Diffusion. Acesta se va descărca direct din interfața ComfyUI, acesta fiind și ultimul pas înainte de a putea genera imagini pe baza descrierii text pe care o furnizați în căsuța text adecvată.