Test NVIDIA GeForce RTX 4090 Laptop pod kątem wykorzystania w generatywnej AI: NVIDIA NIM, Blueprint oraz Blender

Karty graficzne NVIDIA GeForce RTX obecnej generacji, podobnie jak mobilne układy w notebookach, testujemy przede wszystkim w grach oraz programach nastawionych na tak zwany content creation (Blender, V-ray, DaVinci Resolve i tym podobne). Ostatnie generacje kart mają jednak coraz więcej mocy obliczeniowej, która wymagana jest także w zadaniach związanych z szeroko rozumianą sztuczną inteligencją. NVIDIA bardzo mocno na to stawia, co widać chociażby po sektorze gier - DLSS, generator klatek, Ray Reconstruction, RTX Video HDR czy Neural Shader - to tylko niektóre z nowych funkcji bądź technologii, które są coraz częściej wykorzystywane. Dzisiaj skupimy się na prezentacji mobilnego układu GeForce RTX 4090 Laptop GPU w środowisku, które dotychczas na PurePC.pl się nie pojawiło - w generatywnej AI.

Autor: Damian Marusiak

Generatywna AI (lub po prostu generatywna sztuczna inteligencja) wykorzystuje najnowsze modele AI, które zaprojektowano z myślą o generowaniu nowych treści, przedstawianych w formie pisanej, dźwiękowej, obrazkowej bądź filmowej. Do takich zastosowań możemy teraz wykorzystać także domowe karty graficzne NVIDIA GeForce RTX, zarówno w kontekście modeli desktopowych jak również mobilnych wariantów dla notebooków. W czasach coraz prężniej rozwijającej się generatywnej AI, stworzyć można praktycznie wszystko co tylko przyjdzie nam do głowy - im bardziej rozwinięty model AI, tym lepsze efekty otrzymamy na końcu prac.

Tym razem przetestujemy układ graficzny NVIDIA GeForce RTX 4090 Laptop GPU w środowisku AI, wykorzystując w tym celu oprogramowanie NVIDIA NIM oraz jeden z gotowych Blueprintów sparowanych z Blenderem.

3D Guided Generative AI Blueprint - Dostęp do bezpłatnego szablonu AI

Aby usprawnić proces wykorzystania generatywnej sztucznej inteligencji, NVIDIA wprowadziła coś co nazywa się NIM - NVIDIA Inference Microservices, czyli zestaw mikrousług zaprojektowanych ściśle w celu przyspieszenia wdrażania kolejnych modeli AI. Platforma NVIDIA NIM umożliwia łatwą integrację wstępnie zoptymalizowanych modeli oraz standardowych interfejsów API w celu kreowania coraz to wydajniejszych aplikacji, wykorzystujących AI. NVIDIA NIM jest na tyle elastyczną platformą, że umożliwia wdrażanie kolejnych modeli zarówno w chmurze jak i lokalnie, dzięki czemu ich wykorzystanie jest bardziej wszechstronne. NVIDIA NIM charakteryzuje się również wysokim stopniem optymalizacji pod kątem jak najniższych opóźnień oraz utrzymywanie względnie maksymalnej przepustowości w trakcie wykonywania zadań opartych o generatywną AI.

Do testów generatywnej AI wykorzystamy jeden z Blueprintów (gotowy szablon AI, który może służyć w tym wypadku do generowania zdjęć) - 3D Guided Generative AI Blueprint. Jest on dostępny bezpłatnie dla wszystkich osób, które chciałby spróbować swoich sił w generatywnej sztucznej inteligencji. Można by powiedzieć, że jest to coś w rodzaju miejsca, w którym możemy sprawdzić zarówno możliwości swojego komputera jak i swoje. 3D Guided Generative AI Blueprint zapewnia większą kontrolę nad generowaniem obrazu poprzez możliwość rozmieszczania treści, w tym wypadku w aplikacji Blender, z którym jest sprzężony. Użytkownik ma tutaj możliwość łatwego wymieniania zasobów w trójwymiarowej scenie, natomiast dzięki modyfikacji kąta kamery, możliwa jest natychmiastowa wręcz zmiana perspektywa obrazu wyjściowego. Projekt 3D Guided Generative AI Blueprint jest w stanie generować bardzo dobrej jakości obrazy wyjściowe dzięki wykorzystaniu pakietu modeli FLUX.1 od firmy Black Forest Labs, a całość jest również połączona z elastycznie zaprojektowanym interfejsem ComfyUI. Za optymalną wydajność w generowaniu obrazów odpowiadają spełniające wymagania karty graficzne NVIDIA GeForce, na których modele AI są kwantyzowane oraz akcelerowane. 

Artykuł powstał we współpracy z firmą NVIDIA

• 1
• 2
• 3
• 4
• 5
• 6
• następna ›
• ostatnia »