可能还有人以为现在AI还没什么用，但实际上AI已经在各个地方发挥了巨大的浸染，在大家较为熟习的游戏方面就有DLSS 3帧天生技能和光芒重修技能，以及目前还在推进中的数字人技能——NVIDIA ACE技能Demo。在生产与创作领域AI更是发挥着更主要的浸染，视频和照片编辑、图片素材天生、视频超分辨率、添加字幕以及翻译、视频会议、起草文档和PPT、数据剖析和解读乃至编程等运用在AI助力下都可大幅提升效率。
NVIDIA ACE带来更真实的NPC互动
其实在去年台北电脑展上NVIDIA就推出了NVIDIA ACE游戏开拓版Demo，利用稠浊AI驱动的自然措辞交互技能，为游戏中的NPC带来改变，变得更为智能，从而提高了游戏的体验。
该技能运用到游戏上实在是利用到本地以及云审察结合的稠浊AI模式，先是本地利用NVIDIA Riva把玩家输入的语音转化为笔墨，然后上传至云真个大措辞模型给出对应的对话回答，接着在云端把这答复转换为语音回传本地，在本地利用NVIDIA Audio2Face为游戏角色创建脸部表情动画，让嘴型对得上声音，末了通过游戏引擎输出画面。
现场展示的Covert Protocol是Inworld AI公司与NVIDIA互助开拓的一项全新NVIDIA ACE技能Demo，它打破了游戏中NPC角色互动的界线，采取多模态方法来展示NPC，将认知、感知和行为系统集成在一起，以实现身临其境的叙过后果。
在活动现场NVIDIA也展示了新版本的Chat RTX，增加了更多的功能，在新版本中它加入了对智谱AI的ChatGLM3-6B这个中文LLM的支持，同时还支持语音输入和图像搜索功能。用户用它可快速、轻松地将本地文件作为数据库连接到开放式大措辞模型，快速查询与高下文干系的答案。
火星时期教诲发布《NVIDIA TensorRT Stable Diffusion创作加速指南》
在本次活动上火星时期教诲发布了《NVIDIA TensorRT Stable Diffusion创作加速指南》，它是为AI设计爱好者和创作者基于RTX 40系GPU提升Stable Diffusion创作效率的实操性教程。指南包括：安装与设置，加速引擎构建，加速效果比拟以及NVIDIA TensorRT在实际商业创作场景的运用（海报设计、电商设计、室内效果图设计、插画设计），帮助利用者在创作过程中借助详细教程和加速工具实现商业创意落地，提升创作效率。指南由火星时期教诲AI设计教研团队紧张研发，NVIDIA 技能团队供应技能支持，未来将根据运用软件版本优化并迭代升级。
火星时期教诲创始人王琦表示：“火星时期是NVIDIA Studio中国区生态互助伙伴，双方共同探索AI软件在设计流程中的赞助浸染，并在火星影视学院部分专业引入NVIDIA Studio AI运用做传授教化试点，在2023年共同开拓AI设计方向创作加速的公开课，这次联合发布《NVIDIA TensorRT加速Stable Diffusion创作加速指南》是火星时期和NVIDIA聚焦‘科技+教诲’在设计领域的积极实践，充分引发学习者对付科技发展的关注，拥抱AI前沿技能，为个人效率加速，为商业创作赋能。”
吐司/Tensor.Art发布《个人用户玩转Stable Diffusion 的GPU配置推举》
吐司/Tensor.Art在本次活动上也发布《个人用户玩转Stable Diffusion 的GPU配置推举》，利用第三方测试软件UL Procyon AI基准测试完全测试RTX 40系列多款型号的显卡、条记本电脑GPU在Stable Diffusion的推理性能表现，个中在UL Benchmark SD1.5 TRT vs. OpenVINO的比拟测试中RTX 4090条记本电脑GPU相对付Arc核显有超过27倍的性能提升。
利用吐司基准测试完全LoRA模型在Stable Diffusion的演习性能，还对不同型号RTX 40系显卡和条记本电脑GPU在Stable Diffusion任务中的性能进行全面评估，旨在为AIGC爱好者在后期LoRA模型演习和设备选择时给予参考。
AI模型平台吐司/Tensor.Art 创始人沈振宇表示：“目前吐司和Tensor.Art上已经有超过16w+的模型数量。这次与英伟达联合发布《个人用户玩转Stable Diffusion 的GPU配置推举》旨在让关注AIGC领域的入门用户以及不同垂类场景的用户在选择RTX AI PC设备进行模型演习和运用时供应客不雅观、公道的配置参考，提升用户利用AIGC的生产效率。”
AI是数字艺术家的得力助手
Stable Diffusion是目前最常用的AI作图工具，在现场演示Demo中，我们看到了SD专业事情流实时Demo里，在TensorRT的加持下GeForce RTX 4090 D桌面GPU可供应高达每秒8张图的天生速率。Tensor RT是当前速率最快的Stable Diffusion加速方法；目前GeForce RTX 4090 D最高能实现每秒超过百张图的天生速率，因此Stable Diffusion用户也能像游戏玩家一样通过高帧率享受丝滑的创作体验。
此外通过人像天生掌握模型InstantID，用户可足不出户就能快速通过摄像头的自拍照天生高质量影棚级别的肖像照。RTX 4090条记本电脑能为Stable Diffusion用户带光降盆力级别的体验。
在建筑设计领域，即致AI基于扩散模型和蒸馏技能，通过RTX 4090 D GPU的加速，实现了秒级的AI实时绘画。结合即致AI自研的全网下载量超50W海内建筑行业大模型，帮助建筑设计师享受AI实时渲染划时期的快捷、便利的同时，依然可以担保极高的出图效果。
活动现场还有来自土豆人tudou_man、Simon阿文、海辛、言萧等AI艺术家展示如何利用RTX 40系列AI PC创作AIGC作品，由于篇幅关系这里就不一一展开了。
GeForce RTX 40系GPU UL Procyon AI图像天生基准测试
看完了NVIDIA展示的内容我们也想知道当前各款RTX 40系显卡在Stable Diffusion里的性能表现，回来后就跑了RTX 40系的UL Procyon AI图像天生基准测试，它利用Stable Diffusion 1.5和Stable Diffusion XL，利用同等和准确的事情负载来磨练每张显卡在利用Stable Diffusion制图时的性能。
软件支持NVIDIA TensorRT、Intel OpenVINO和ONNX（含DirectML）这三个AI推理引擎，当中NVIDIA显卡可支持TensorRT和ONNX，AMD显卡支持ONNX，Intel显卡只支持OpenVINO。
该测试对显卡的显存是有需求的，Stable Diffusion 1.5测试须要独显至少要有8GB显存，而核显系统则须要32GB内存，Stable Diffusion XL测试利用TensorRT至少须要10GB显存，利用OpenVINO和ONNX则至少要16GB显存。
AI图像天生测试会批量天生16张100迭代步数的图片，当中Stable Diffusion 1.5测试天生的图片是512512的，批量大小是4，而Stable Diffusion XL测试测试天生的图片则是10241024，批量大小是1，测完成后你可以看到这16张天生的图片，还可以点击放大。
接下来我们就用全系列NVIDIA RTX 40 GPU来跑这个AI图像天生测试，测试完成后是会给出得分、总体花费韶光以及图片的均匀天生速率，根据我们不雅观察得分和总体花费韶光是呈反比的。
先来看Stable Diffusion 1.5测试的测试结果，利用的推理引擎自然是TensorRT，得分最高的自然是性能最强的RTX 4090，为4693，而RTX 4090 D比它低5%旁边，下面的卡性能落差还蛮大的，最低的RTX 4060只有1130分。
如果对得分没观点的话请看图片天生韶光，RTX 4090天生一张图片只须要1.331秒，而RTX 4090/4080系列GPU天生图片韶光都在2秒内，全体RTX 4070系列GPU的单张图片天生韶光在2.1~3.1秒之间，到了RTX 4060 Ti天生一张图片就要4.3秒以上了，而RTX 4060更是须要5.5秒，用时是RTX 4090的四倍多。
接下来是Stable Diffusion XL的测试，这测试至少得有10GB以上的显存，以是只能从RTX 4060 Ti 16GB开始跑，得分和1.5的比较大部分都要低一些，我们直接看图片天生韶光好了，图片分辨率上去后对显卡的压力大了许多，天生韶光也长了许多，RTX 4090的图片天生速率是7.987秒，到了RTX 4080 SUPER就已经打破10秒一张了，RTX 4070单张耗时超过20秒，用时最长的RTX 4060 Ti达到了27.972秒。
为了让大家更好的理解这些测试结果，我们还加入了AMD RX 7900 XTX的成绩，由于它只能利用ONNX推理引擎，以是性能表现比RTX 4070还要低一点，可见两边的性能有巨大的差距。在天生式AI这方面，NVIDIA GeForce RTX 40系GPU在TensorRT的加速下性能上风还是很大的，是目前天生式AI最佳的选择，再加上NVIDIA在AI软硬件生态有相称完善的布局，以是现在数字艺术家和行业用户会选择RTX AI PC，毕竟谁不喜好开箱即用的强劲算力呢？