RTX AI на ПК: Тук-тук, Нео
![img]()
Штучний інтелект (ШІ) тривалий час спирався на потужності хмарних дата-центрів - і ця модель, як і раніше, залишається ключовою. Однак сьогодні ми спостерігаємо зміну парадигми: можливості ШІ стрімко приходять і на локальні комп'ютери.
Драйвером цього процесу стала компанія Nvidia, відеокарти якої дозволяють відкрити двері у світ штучного інтелекту будь-якому користувачеві.
У цій статті ми проведемо всебічний огляд платформи RTX AI. Розглянемо, що вона собою являє, які переваги надає користувачам, з яких інструментів складається і, найголовніше, що потрібно для початку роботи з локальним ШІ.
Зміст:
Що таке RTX AI
RTX AI - це комплексне програмно-апаратне рішення від NVIDIA, створене для запуску та прискорення завдань ШІ на локальних ПК з відеокартами GeForce RTX.
Завдяки спеціалізованим тензорним ядрам (Tensor Cores) та глибоко оптимізованій ШІ-інфраструктурі платформа RTX AI здатна локально виконувати ті обчислювальні завдання, які ще донедавна вимагали десятків серверів у хмарі. Висока продуктивність та незалежність від мережі змінюють сценарії використання ПК — від ігрового процесу та професійної творчості до комунікації та повсякденних завдань.
Переваги RTX AI
Платформа RTX AI має низку переваг, зумовлених глибокою інтеграцією апаратного та програмного забезпечення:
- Висока швидкість роботи. Відеокарти Nvidia GeForce RTX 40/50 мають спеціалізовані чіпи, які називаються Tensor-ядра (4-го та 5-го поколінь). Ці ядра працюють як турбо-прискорювач для завдань ШІ. Вони оптимізовані для виконання матричних операцій, що лежать в основі нейронних мереж, і дозволяють значно швидше (порівняно з універсальними CUDA-ядрами тієї ж відеокарти або з іншою відеокартою без тензор-ядер) генерувати зображення, обробляти текст, а також прискорюють процес навчання ШІ-моделей.
- Приватність та незалежність від інтернет підключення. ШІ-моделі запускаються та виконуються виключно на вашому ПК.
- Підвищення якості контенту та робочих процесів. У іграх це проявляється в інтелектуальному апскейлі та генерації кадрів, які часто перевершують нативну роздільну здатність за якістю, забезпечуючи при цьому високий FPS. Під час дзвінків у месенджерах RTX AI дає змогу покращити якість звуку та видаляти шуми. Крім того, нейромережі покращують якість потокового відео (YouTube, стріми) до 4K HDR просто у браузерах.
Платформа та інструменти
Технологія RTX AI робить дві важливі речі:
- Дає зручні інструменти для розробників, щоб легко вбудовувати ШІ у програми.
- Гарантує, що ШІ-функції працюватимуть на комп'ютері з відеокартою RTX 40хх | 50хх плавно та швидко.
1) Апаратний фундамент: тензорні ядра
Спеціалізовані тензорні ядра в архітектурі GPU є прискорювачами матричних обчислень. Вони дозволяють обробляти мільярди операцій за мілісекунди. Ефективна робота з низькоточними форматами (FP8, INT8) дозволяє запускати дуже великі мовні моделі (LLM із 7B, 13B параметрами) на відеокартах із відносно невеликим об'ємом відеопам'яті (VRAM, починаючи від 8 ГБ).
2) Софтверний міст та фундаментальні SDK
Цей рівень забезпечує сумісність між апаратним забезпеченням та ШІ-додатками/фреймворками:
- Драйвери (Game Ready / Studio). Гарантують стабільну та швидку роботу всіх ШІ-функцій (DLSS, Broadcast).
- Низькорівневі API/SDK (CUDA, cuDNN, DirectML). Формують універсальну основу для роботи будь-яких ШІ-додатків на архітектурі NVIDIA.
3) Спеціалізовані SDK та інструменти оптимізації
Інструменти, які перетворюють загальні ШІ-моделі на високопродуктивні програми на ПК:
- Оптимізатор нейромереж NVIDIA TensorRT. Це комплексний набір інструментів для глибокої адаптації моделей нейромереж (таких як Stable Diffusion, ResNet) під апаратну архітектуру RTX.
- Бібліотека LLM-оптимізації TensorRT-LLM. Це спеціалізована бібліотека, призначена для роботи з великими мовними моделями (наприклад, Llama, Falcon). Вона забезпечує високу пропускну здатність та мінімальну затримку при їх локальному виконанні.
- Прикладні SDK. Широкий набір бібліотек (наприклад, NVIDIA Maxine) для швидкої та ефективної інтеграції готових, попередньо оптимізованих ШІ-функцій (таких як шумозаглушення, відстеження погляду та ін.) у будь-які сторонні програми та ігри.
4) ШІ як конструктор: NIM та AI Blueprints
Для прискореного розгортання ШІ-додатків NVIDIA пропонує готові рішення:
- Мікросервіси NIM (NVIDIA Inference Microservices). Це готові, попередньо оптимізовані та контейнеризовані мікро-сервіси, кожен із яких містить конкретну ШІ-модель (LLM, генерація зображень, пошук, перекладач, розпізнавання мови). NIM дозволяють запускати потужні оптимізовані моделі (Llama, Mistral) одним кліком в популярних інтеграторах (ChatRTX, LM Studio).
- ШІ-креслення. Шаблони робочих процесів, що настроюються, побудовані на основі NIM. Вони дозволяють розробникам швидко збирати та прототипувати складні ШІ-системи для типових завдань, наприклад: генерація 3D об'єктів, перетворення PDF-файлу на подкаст, створення чат-асистента за корпоративними документами. Це значно прискорює кастомізацію та розгортання ШІ-рішень на ПК.
5) Програми NVIDIA для користувачів
Програми, що демонструють можливості локального ШІ у повсякденних завданнях:
- NVIDIA Broadcast. Студійне ШІ-покращення аудіо/відео для дзвінків та стрімінгу.
- RTX Video. Інтелектуальний апскейл та HDR для покращення якості потокового відео у браузері.
- ChatRTX. Локальний чат-бот для роботи з файлами користувача.
Сценарії застосування
Інтеграція RTX AI трансформує взаємодію з ПК у трьох основних сферах: розваги, творчість та робота з даними/розробка.
1) Ігри
Ігри використовують такі передові технології RTX AI:
- DLSS (Deep Learning Super Sampling). ШІ-рендеринг забезпечує комбінацію високої частоти кадрів та чудової якості зображення, дозволяючи насолоджуватися новітніми іграми з трасуванням променів у високій роздільній здатності.
- Ray Reconstruction. Нейромережі використовуються для покращення якості трасування променів, замінюючи традиційні шумоподавлювачі та роблячи освітлення та відображення максимально реалістичними.
- RTX Remix. Інструмент для моддерів дозволяє використовувати генеративний ШІ для ремастерингу класичних ігор. ШІ може автоматично покращувати текстури, створювати асети та додавати повне трасування променів та DLSS у старі тайтли.
2) Створення контенту
Для креаторів і професіоналів RTX AI - незамінний інструмент, що прискорює робочі процеси більш ніж у 100 додатках (Adobe Creative Cloud, Blender, DaVinci Resolve та ін). Ось кілька варіантів використання RTX AI для створення контенту:
- Високошвидкісна генерація зображень. Процес створення зображень у нейромережах, таких як Stable Diffusion (SDXL), прискорюється в рази завдяки оптимізації за допомогою NVIDIA TensorRT™, що дозволяє скоротити час генерації з хвилин до секунд.
- AI-посилений відеомонтаж. У програмах на кшталт DaVinci Resolve та Adobe Premiere Pro ШІ-функції (авто-маскинг, трекінг, покращення якості відео) виконуються значно швидше завдяки CUDA та RTX-прискоренню.
- Професійний стримінг (NVIDIA Broadcast). Забезпечує студійну якість звуку та відео в домашніх умовах — шумозаглушення, усунення відлуння, автокадрування.
3) Локальні моделі: продуктивність та дослідження
В області розробки, досліджень чи офісних завдань застосування RTX AI надає інструменти для приватної роботи з великими даними.
- ChatRTX. Локальний чат-бот, навчений на ваших власних документах (PDF, нотатках, відео з YouTube). Ви отримуєте персоналізовані відповіді з повною офлайн-приватністю.
- Розробка та оптимізація. Комп'ютери RTX AI PC - це готові робочі станції для розробки ШІ. На них можна навчати нейромережі, працювати з інструментами NIM та Blueprints, а також перевіряти швидкість моделей у різних середовищах, таких як Windows ML, Ollama та PyTorch.
- Навчання та наукові завдання. Студенти та вчені можуть використовувати ШІ додатки для складних розрахунків та аналізу даних. Наприклад, для інженерного моделювання використовується ANSYS Fluent, в області аналізу даних та машинного навчання активно застосовуються фреймворки PyTorch та TensorFlow. Ці інструменти дозволяють значно спростити та прискорити хід робіт.
Сумісність та старт
Для комфортної роботи з більшістю сучасних ШІ-додатків потрібна відеокарта з підтримкою тензорних ядер. Розглянемо мінімальні та рекомендовані вимоги до відеокарти докладніше.
|
Компонент
|
Мінімум
|
Рекомендовано
|
|
Графічний процесор (серія)
|
GeForce RTX 3060, RTX 4060, RTX 5060
|
RTX 3080, RTX 4070, RTX 4080, RTX 4090, RTX 5070, RTX 5070 Ti, RTX 5080, RTX 5090
|
|
Відеопам'ять
|
8 ГБ (для 7B LLM у квантуванні/SDXL)
|
12 ГБ і більше (для складних моделей та швидкої генерації)
|
|
ОЗП
|
16 ГБ
|
32 ГБ
|
|
ОС
|
Windows 10
|
Windows 11 (оптимально)
|
|
Місце на диску (тип носія)
|
120 ГБ (SSD)
|
500 ГБ і більше (SSD NVMe)
|
Для ознайомлення з актуальними моделями відеокарт, що забезпечують високу обчислювальну продуктивність (AI TOPS), а також для завантаження офіційних програм (ChatRTX, Broadcast), рекомендується відвідати сайт NVIDIA. А купити відеокарту Nvidia, що підтримує RTX AI, можна на нашому сайті ;)
Ось кілька простих кроків, щоб розпочати роботу з RTX AI:
- Встановіть останні версії драйверів GeForce Game Ready або Studio із офіційного сайту NVIDIA.
- Встановіть ключові програми NVIDIA, почніть із базових, які не потребують складного налаштування: NVIDIA Broadcast, ChatRTX.
- Активуйте RTX Video Super Resolution у налаштуваннях драйвера.
- Встановіть ComfyUI або Automatic1111 та переконайтеся, що вони використовують TensorRT для максимально швидкої генерації зображень.
- Перевірте налаштування рендерінгу у Blender або DaVinci Resolve на використання CUDA/RTX.
Додатково можна встановити:
- TensorRT-LLM або NIM microservices, а також LM Studio або AnythingLLM для експериментів з локальними LLM.
- AI Blueprints для створення власних ШІ-пайплайнів.
Висновки
З появою технологій NVIDIA RTX, революція ШІ прийшла прямо на ваш робочий стіл. Тепер кожен користувач, оснащений сучасною відеокартою NVIDIA, може стати не тільки споживачем контенту, але й активним його творцем. Це відкриває двері до безмежних можливостей – від миттєвої генерації унікальних зображень (SDXL) та запуску складних мовних моделей (LLM) до прискорення професійних робочих процесів. Сьогодні для цих завдань не потрібне підключення до інтернету, все виконується локально!
Однак, варто врахувати, що для комфортної роботи з локальним ШІ важливим фактором є кількість відеопам'яті. Ось кілька варіантів відеокарт, які можуть стати чудовим вибором:
Ваш ПК з RTX - це ключ до локального, швидкого та приватного ШІ. Це сигнал про те, що майбутнє, де ШІ є особистим інструментом творчості та продуктивності, не просто настає – воно вже тут: Тук-тук, Нео!
