NVIDIA описала в патентной заявке US 2026/0277953 A1 систему на основе нейросети, которая помогает разработчикам находить причины падения производительности в играх и других программах на видеокарте. Пока это только заявка, а не готовая технология, и о сроках появления такого инструмента ничего не известно.
Речь идёт о чат-интерфейсе на основе большой языковой модели, подключённом к инструментам анализа производительности GPU. Разработчик может спросить обычным языком, почему шейдер выполняется так долго, откуда берутся скачки времени кадра или микрофризы. Нейросеть изучит собранные данные и документацию, сама напишет диагностический скрипт, например на Python, запустит его на видеокарте и объяснит, где именно теряется производительность.
Сейчас для этого нужно вручную писать отдельный код, запускать его и самостоятельно разбираться в цифрах, а это требует серьёзного опыта. Такой инструмент мог бы пригодиться небольшим студиям без отдельных инженеров по производительности и ускорить финальную доводку игр перед релизом — особенно на фоне того, как много крупных проектов в последние годы выходят плохо оптимизированными.
У идеи есть слабое место: в заявке не описаны изоляция, проверка и исправление кода, который пишет ИИ. Ошибочный скрипт может дать неверные выводы или помешать работе измеряемой программы. Впрочем, система рассчитана на разработчиков и тестовое оборудование, а не на компьютеры игроков, так что сгенерированный код не попадёт к ним вместе с обновлением игры.
Упрощённая версия похожей идеи у NVIDIA уже есть. Ассистент Project G-Assist в приложении NVIDIA App отвечает на текстовые и голосовые вопросы, показывает загрузку и температуру видеокарты, FPS и может менять настройки игр. Новая система идёт дальше: она нацелена не на игроков, а на тех, кто делает игры, и разбирается не в статистике, а в самом коде.
Поможет ли такой ИИ избавить игры от плохой оптимизации — или проблема не в инструментах, а в сроках разработки?
НовостиЖелезо и технологииNVIDIA
Источник: vgtimes.ru