Karty z serii GeForce RTX 50 zaprojektowano z myślą o przyspieszeniu pracy nad generatywną sztuczną inteligencją. Oferują one do 3 352 AI TOPS (bilionów operacji na sekundę), umożliwiając bezprecedensowe doświadczenia zarówno dla graczy, jak i twórców treści oraz programistów AI. NVIDIA wspiera ten rozwój poprzez wprowadzenie nowych technologii: NVIDIA NIM i AI Blueprints, które ułatwiają pracę z modelami AI i ich implementację na komputerach z systemem Windows.
Wdrażanie modeli AI na komputerach osobistych było dotąd sporym wyzwaniem. Modele dostępne na platformach takich jak Hugging Face wymagają dopasowania, optymalizacji i dostosowania do specyficznych interfejsów API. NVIDIA NIM eliminuje tę barierę, oferując gotowe mikroserwisy AI, które użytkownicy mogą łatwo pobrać i uruchomić na kartach GeForce RTX. Dzięki kompatybilności z szeroką gamą narzędzi AI oraz obsłudze różnych metod wdrażania (PC, centra danych, chmura), NIM znacząco upraszcza proces implementacji sztucznej inteligencji.
Technologia ta obejmuje nie tylko modele AI, ale także zoptymalizowane silniki dla kart RTX, pakiet SDK NVIDIA TensorRT oraz bibliotekę TensorRT-LLM, która przyspiesza wnioskowanie przy użyciu rdzeni Tensor Cores. Współpraca NVIDIA z Microsoftem sprawia, że NIM i AI Blueprints można łatwo uruchomić w Windows Subsystem for Linux (WSL2), co pozwala na płynne testowanie i wdrażanie modeli AI zarówno na lokalnych komputerach, jak i w chmurze.
Przetwarzanie sztucznej inteligencji wymaga ogromnej mocy obliczeniowej, a tradycyjne rdzenie procesorów często nie są w stanie sprostać tym wymaganiom. NVIDIA już w 2018 roku wprowadziła do swoich kart graficznych rdzenie Tensor Cores, specjalnie zaprojektowane do obliczeń związanych z AI. Najnowsza generacja tych rdzeni w architekturze Blackwell zapewnia jeszcze większą moc obliczeniową, umożliwiając jednoczesne wykonywanie wielu złożonych operacji AI.
Karty GeForce RTX 50 osiągają do 3 352 AI TOPS, co oznacza, że są w stanie obsłużyć najbardziej wymagające zadania AI – od renderowania w czasie rzeczywistym po zaawansowane systemy inteligentnych asystentów. To kluczowe rozwiązanie dla przyszłości gamingu, tworzenia treści i automatyzacji procesów.
Jednym z największych wyzwań związanych z AI jest optymalizacja wydajności modeli. Tradycyjne modele wymagają ogromnych zasobów pamięci VRAM, co ogranicza ich działanie do najmocniejszych kart graficznych. FP4 to nowoczesny format kwantyzacji, który pozwala na redukcję rozmiaru modeli AI nawet o 60%, jednocześnie podwajając ich wydajność przy minimalnej utracie jakości.
Na przykład model FLUX.1 [dev] w standardzie FP16 wymaga ponad 23 GB VRAM, co oznacza, że może działać tylko na RTX 4090 lub profesjonalnych kartach NVIDIA. Dzięki FP4, ten sam model może działać na RTX 5090 zaledwie przy 10 GB VRAM, generując obrazy w zaledwie pięć sekund – trzy razy szybciej niż na RTX 4090 z FP16.
FP4 jest natywnie obsługiwany przez architekturę Blackwell oraz zintegrowany z mikroserwisami NIM, co czyni lokalne przetwarzanie AI bardziej wydajnym niż kiedykolwiek wcześniej.
Aby ułatwić użytkownikom tworzenie własnych aplikacji AI, NVIDIA opracowała AI Blueprints – zestaw referencyjnych projektów opartych na NIM. Przykładem jest „PDF to Podcast”, który umożliwia przekształcanie plików PDF w interaktywne podcasty, wykorzystując siedem współpracujących modeli AI.
AI Blueprints pozwalają na szybkie przejście od testowania do pełnej implementacji, dając programistom i entuzjastom AI potężne narzędzie do budowania innowacyjnych rozwiązań na komputerach RTX.
Sztuczna inteligencja dynamicznie rozwija się w wielu branżach, a dzięki NIM i AI Blueprints najnowsze osiągnięcia nie są już ograniczone do centrów danych. Dzięki kartom GeForce RTX 50 użytkownicy mogą eksperymentować, tworzyć i wdrażać AI lokalnie, korzystając z najnowszych technologii przyspieszających obliczenia.
NIM i AI Blueprints wkrótce trafią do użytkowników, z początkowym wsparciem dla GeForce RTX 50, RTX 4090 i 4080 oraz profesjonalnych kart NVIDIA RTX 6000 i 5000. W przyszłości lista kompatybilnych modeli będzie rozszerzana, co pozwoli jeszcze większej liczbie użytkowników czerpać korzyści z nowoczesnych technologii AI na PC.