最新 AI 工具和功能加速 RTX AI PC 上的 Windows 应用开发
生成式 AI 赋能的笔记本电脑和 PC 正在推动游戏、内容创作、生产力和程序开发更进一步。目前,超过 600 款 Windows 应用和游戏已在全球超过 1 亿台 GeForce RTX AI PC 上本地运行 AI,提供快速、可靠的低延迟体验。
在 Microsoft Ignite 大会上,NVIDIA 与微软联合推出多个工具,帮助 Windows 开发者在 RTX AI PC 上快速构建和优化 AI 赋能的应用,使本地 AI 更加便捷。这些新工具使应用和游戏开发者能够利用强大的 RTX GPU 加速 AI 智能体、应用助手和数字人等应用的复杂 AI 工作流。
RTX AI PC 通过多模态小语言模型为数字人赋能
我们来认识一下 James,一个熟知 NVIDIA 及其产品的交互式数字人。James 将 NVIDIA NIM 微服务、NVIDIA ACE 和 ElevenLabs 数字人技术相结合,可提供自然的沉浸式交互体验。
NVIDIA ACE 是一套数字人技术,可以让智能体、助手和虚拟形象栩栩如生。为了深度理解信息,以更强的情境感知能力做出响应,数字人必须能够像人一样在视觉上感知世界。
提升数字人交互的真实感,需要能够感知和理解周围环境更细微差别的技术。为此,NVIDIA 开发了多模态小语言模型,可同时处理文本和图像信息,在角色扮演方面表现出色,并针对响应速度进行了优化。
NVIDIA 即将推出的 Nemovision-4B-Instruct 模型利用最新的 NVIDIA VILA 和 NVIDIA NeMo 框架进行蒸馏、剪枝和量化,使其体积小到足以在 RTX GPU 上以开发者所需的精度运行。该模型使数字人能够理解现实世界和屏幕上的视觉图像,以做出相关的响应。多模态作为智能体工作流的基础,让我们得以窥见未来,届时数字人只需极少的用户辅助,即可进行推理并采取行动。
NVIDIA 还推出了 Mistral NeMo Minitron 128k Instruct 系列模型,这是一套专为优化的高效数字人交互而设计的长上下文小语言模型。这一系列模型提供 8B、4B 和 2B 参数版本的灵活选项,以平衡在 RTX AI PC 上运行的速度、显存用量和模型精度。模型单次推理可以处理大量数据,无需进行数据分割和重组。这些模型提供 GGUF 格式,为低功耗设备的效率进行优化,并与多种编程语言兼容。
利用面向Windows 的NVIDIA TensorRTModel Optimizer 加速生成式AI
将模型引入 PC 环境时,开发者面临着有限的显存和计算资源,这为本地运行 AI 提出了挑战。开发者希望模型可以被更多人使用,同时精度损失最小。
今天,NVIDIA 公布了 NVIDIA TensorRT Model Optimizer (ModelOpt) 的更新,为 Windows 开发者提供了针对 ONNX Runtime 部署的模型优化方案。借助最新更新,TensorRT ModelOpt 可将模型优化为 ONNX 格式,以便使用 CUDA、TensorRT 和 DirectML 等 GPU 运行后端在 ONNX 运行时环境中部署模型。
最新更新使模型可优化为 ONNX 检查点,以便通过 CUDA、TensorRT 和 DirectML 等执行提供商在 ONNX 运行时环境中部署模型,从而提高整个 PC 生态系统的精度和吞吐量。
在部署时,与 FP16 模型相比,这些模型可将显存占用减少 2.6 倍。这可提高吞吐量,同时精度损失降到最低,使其能够在更多的 PC 上运行。
详细了解从 Windows RTX AI PC 到 NVIDIA Blackwell 驱动的 Azure 服务器等 Microsoft 系统开发者如何改变用户日常与 AI 交互的方式。
