L’intelligenza artificiale generativa sta ridefinendo l’esperienza d’uso del software su PC, introducendo funzionalità che spaziano dagli assistenti intelligenti alla creazione di contenuti, fino all’interazione 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’evento Microsoft Build, NVIDIA ha presentato la nuova versione di TensorRT per RTX, una libreria ottimizzata che consente l’esecuzione 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 più agile e con compatibilità hardware estesa, sfruttando l’infrastruttura ONNX Runtime per ottimizzare automaticamente l’esecuzione sui componenti più adatti, che siano GPU, CPU o NPU.
La piattaforma TensorRT per RTX garantisce prestazioni superiori del 50% rispetto a DirectML nelle attività AI, permettendo un’ottimizzazione dinamica dei modelli in base alla GPU RTX dell’utente e abilitando aggiornamenti continui senza la necessità di includere i file all’interno delle applicazioni. NVIDIA ha inoltre ampliato il proprio ecosistema software con una serie di SDK dedicati, pensati per abilitare funzionalità avanzate nei settori del rendering, della multimedialità e dell’intelligenza 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 qualità audiovisiva grazie all’accelerazione GPU e agli strumenti proprietari come DLSS, CUDA e RTX Video.
Per semplificare l’adozione dell’AI anche ai meno esperti, NVIDIA ha introdotto i microservizi NIM, pacchetti containerizzati che includono modelli AI già ottimizzati per le GPU RTX. Questi modelli sono disponibili per l’integrazione diretta in strumenti come Microsoft Visual Studio Code, ComfyUI e AnythingLLM. Un esempio è il nuovo modello di generazione immagini FLUX.1-schnell, progettato per alte prestazioni e distribuito come NIM microservice durante Computex. La compatibilità è stata estesa anche alla serie GeForce RTX 50 e 40, mentre su GPU Blackwell l’esecuzione risulta più che raddoppiata rispetto ai metodi tradizionali, grazie all’uso combinato del formato FP4 e delle ottimizzazioni specifiche RTX.
A supporto dello sviluppo rapido, NVIDIA propone anche i cosiddetti “AI Blueprints”: progetti open-source dimostrativi che mostrano flussi di lavoro AI pronti all’uso. 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’iniziativa riguarda Project G-Assist, l’assistente AI integrato nell’app NVIDIA, progettato per semplificare l’interazione 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’ambiente di sviluppo, accessibile anche in modalità 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 sarà presto integrabile anche all’interno di Langflow, piattaforma per la costruzione di agenti AI a basso codice, ampliando ulteriormente le potenzialità della personalizzazione AI su PC.
