NVIDIA Project G-Assist: IA capaz de analizar tus juegos y realizar OC automático para mejorar la experiencia

NVIDIA anunció el lanzamiento de su asistente con inteligencia artificial bautizado como Project G-Assist. G-Assist nació originalmente en abril de 2017, pero lo hizo como una broma en el día de los inocentes de NVIDIA. Y es que en 2017 NVIDIA ya bromeaba integrar un chip de IA dentro de un pendrive capaz de manejar una IA que jugaría por ti. Ahora, 8 años después, se utilizará la propia potencia de tu GPU GeForce RTX para dar vida a una IA, aunque en calidad de asistente. El cual se integra dentro de su nueva NVIDIA App.

En muy resumidas cuentas, gracias a los núcleos Tensor de las GPU GeForce RTX. Puedes acelerar una IA en tu sistema en calidad de asistente que ayudará a los usuarios menos expertos a controlar un amplio rango de ajustes del PC. Desde la optimización del sistema hasta de la propia configuración gráfica de un juego.

NVIDIA Project G-Assist promete facilitarte escoger la experiencia de juego perfecta

Vale... ¿Pero qué hace el NVIDIA Project G-Assist? Imagina que quieres jugar a tu juego preferido a 144 FPS estables. Pues este asistente analizará tu hardware, el uso que se le está dando y el rendimiento actual del juego. Con esta información crea un plan para aumentar el rendimiento. Y para ello puede realizar ajustes en los modos de energía del PC, pasando por eliminar el framerate, realizar ajustes gráficos, realizar overclock de la GPU e incluso activar la tecnología NVIDIA DLSS.

"NVIDIA Project G-Assist, es un asistente de IA experimental que se ejecuta localmente en los PC de sobremesa GeForce RTX y ayuda a los usuarios a controlar una amplia gama de ajustes del PC, desde la optimización de la configuración del juego y del sistema, el trazado de velocidades de fotogramas y otras estadísticas clave de rendimiento, hasta el control de determinados ajustes de los periféricos, como la iluminación, todo ello mediante comandos básicos de voz o texto".

NVIDIA Project G-Assist utiliza un modelo de lenguaje Small Language Model (SLM). Este ha sido especialmente ajustado para interpretar eficientemente las instrucciones del lenguaje natural y llamar a una variedad de API de PC de NVIDIA y de terceros para ejecutar acciones en el PC. Entre ellas, está ofrecer diagnósticos y recomendaciones en tiempo real para aliviar los cuellos de botella del sistema, mejorar la eficiencia energética, optimizar la configuración de los juegos, overclockear la GPU y mucho más. Y es que puede trazar y exportar varias métricas de rendimiento. Entre las que se encuentra los FPS, latencia, utilización de la GPU y temperaturas, entre otras. Como sincronizarse con el software que de otros componentes y mediante un comando de voz o escrito ajustar la velocidad de los ventiladores.

Ahora bien, como mínimo, necesitas una GPU +NVIDIA GeForce RTX 30 Series con 12 GB de VRAM

Y sí, esto es un serio problema para utilizar NVIDIA Project G-Assist. Y es que NVIDIA lleva años siendo extremadamente rácana integrando memoria VRAM en sus GPU. Esto implica que una GeForce RTX 5060 Ti con 16 GB VRAM es capaz de ejecutar este asistente por IA. Pero claro, quien tenga una RTX 5060 Ti con 8 GB no. Mientras que la primera generación de gráficas RTX 20 Series se queda fuera. Siendo así necesario una GPU de la serie RTX 30 hacia delante. A nivel de CPU prácticamente funciona cualquiera junto a Windows 10 u 11. Y es que claro, ello corre en la GPU, y la CPU es simplemente testimonial.

"Tras la instalación, pulsa Alt+G para activar G-Assist. Cuando G-Assist solicita ayuda (por ejemplo, para optimizar los ajustes gráficos o comprobar la temperatura de la GPU), la GPU GeForce RTX asigna brevemente una parte de su potencia a la inferencia de IA. Si al mismo tiempo estás jugando o ejecutando otra aplicación que requiera mucha potencia de la GPU, es posible que durante esos segundos se produzca una breve caída de la velocidad de renderizado o de finalización de la inferencia. Una vez que G-Assist finaliza su tarea, la GPU vuelve a ofrecer todo su rendimiento al juego o la aplicación".

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