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，并展示了產品路線圖，助力AI工廠、數據中心、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字化工廠主，現階段，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、筆記等數據進行學習，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據的顯示，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據的內容，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，然后根據示意圖、關鍵詞生成了我們自己的“超級英雄”形象。

根據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、清晰度以及幀數表現。

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，幀數從33幀上升到了110幀左右，有3倍多的幀數提升。

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，并根據上下文生成回復。

Audio2Face：根據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相關的內容，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項目根據玩家需求調整畫質，從而提升硬件效能。

Assist項目可以講是目前游戲場景中數一數二的AI助手，可以在游戲內提供攻略，通過AI識別游戲內容、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，目前已經有36款來自不同廠商的顯卡經過認證：

另外，還有23款來自不同廠商的機箱經過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。