(Adnkronos) – L\u2019intelligenza artificiale generativa sta ridefinendo l\u2019esperienza d\u2019uso del software su PC, introducendo funzionalit\u00e0 che spaziano dagli assistenti intelligenti alla creazione di contenuti, fino all\u2019interazione tramite avatar digitali. Al centro di questa trasformazione si collocano i PC con GPU NVIDIA RTX, progettati per offrire prestazioni elevate e un accesso semplificato alle tecnologie AI in ambiente Windows 11. Durante l\u2019evento Microsoft Build, NVIDIA ha presentato la nuova versione di TensorRT per RTX, una libreria ottimizzata che consente l\u2019esecuzione just-in-time dei modelli AI direttamente sul dispositivo, riducendo significativamente la dimensione dei pacchetti e migliorando le performance. Questa versione, integrata nativamente con Windows ML, consente agli sviluppatori di distribuire applicazioni AI in modo pi\u00f9 agile e con compatibilit\u00e0 hardware estesa, sfruttando l\u2019infrastruttura ONNX Runtime per ottimizzare automaticamente l\u2019esecuzione sui componenti pi\u00f9 adatti, che siano GPU, CPU o NPU.\u00a0La piattaforma TensorRT per RTX garantisce prestazioni superiori del 50% rispetto a DirectML nelle attivit\u00e0 AI, permettendo un\u2019ottimizzazione dinamica dei modelli in base alla GPU RTX dell\u2019utente e abilitando aggiornamenti continui senza la necessit\u00e0 di includere i file all\u2019interno delle applicazioni. NVIDIA ha inoltre ampliato il proprio ecosistema software con una serie di SDK dedicati, pensati per abilitare funzionalit\u00e0 avanzate nei settori del rendering, della multimedialit\u00e0 e dell\u2019intelligenza artificiale generativa. Tra le applicazioni che hanno recentemente adottato o aggiornato queste tecnologie figurano Autodesk VRED, Chaos Enscape, LM Studio, Topaz Labs e Bilibili, ciascuna impegnata a migliorare prestazioni grafiche o qualit\u00e0 audiovisiva grazie all\u2019accelerazione GPU e agli strumenti proprietari come DLSS, CUDA e RTX Video.\u00a0Per semplificare l\u2019adozione dell\u2019AI anche ai meno esperti, NVIDIA ha introdotto i microservizi NIM, pacchetti containerizzati che includono modelli AI gi\u00e0 ottimizzati per le GPU RTX. Questi modelli sono disponibili per l\u2019integrazione diretta in strumenti come Microsoft Visual Studio Code, ComfyUI e AnythingLLM. Un esempio \u00e8 il nuovo modello di generazione immagini FLUX.1-schnell, progettato per alte prestazioni e distribuito come NIM microservice durante Computex. La compatibilit\u00e0 \u00e8 stata estesa anche alla serie GeForce RTX 50 e 40, mentre su GPU Blackwell l\u2019esecuzione risulta pi\u00f9 che raddoppiata rispetto ai metodi tradizionali, grazie all\u2019uso combinato del formato FP4 e delle ottimizzazioni specifiche RTX.\u00a0A supporto dello sviluppo rapido, NVIDIA propone anche i cosiddetti \u201cAI Blueprints\u201d: progetti open-source dimostrativi che mostrano flussi di lavoro AI pronti all\u2019uso. Tra questi spicca un sistema di generazione immagini guidato da scene 3D, utile per controllare composizione e angolazione degli output visivi. Un ulteriore tassello dell\u2019iniziativa riguarda Project G-Assist, l\u2019assistente AI integrato nell\u2019app NVIDIA, progettato per semplificare l\u2019interazione con il sistema tramite comandi vocali e testuali. G-Assist permette non solo di gestire il proprio sistema RTX, ma anche di creare plugin personalizzati per il controllo di periferiche e applicazioni. L\u2019ambiente di sviluppo, accessibile anche in modalit\u00e0 no-code tramite un builder basato su ChatGPT, consente la creazione rapida di estensioni AI, come quelle per Spotify, Discord, Twitch o IFTTT, disponibili pubblicamente su GitHub. Infine, G-Assist sar\u00e0 presto integrabile anche all\u2019interno di Langflow, piattaforma per la costruzione di agenti AI a basso codice, ampliando ulteriormente le potenzialit\u00e0 della personalizzazione AI su PC.\u00a0—tecnologiawebinfo@adnkronos.com (Web Info)<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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