NVIGI SDK：NVIDIA 将本地 AI 集成到游戏和应用中的桥梁
将人工智能模型实时集成到游戏和交互式应用中传统上是一个技术上复杂的挑战，需要针对每个硬件的定制解决方案和特定优化。NVIDIA 直面这一问题，推出了其In-Game Inferencing (NVIGI) SDK，这是一个提供优化且高性能路径的解决方案，用于将本地执行的 AI 模型集成到图形应用中。NVIGI 的独特之处在于其通过 C++ 的进程内执行方法及其与图形上下文中的 CUDA的原生集成，从而消除传统推理方法相关的瓶颈和延迟。🚀
进程内架构：最大性能，最小延迟
NVIGI 的进程内方法是其高效性的核心。与在单独进程或外部服务中执行 AI 推理的解决方案不同，NVIGI 直接在应用的主进程内运行。这消除了进程间通信的开销，并允许渲染引擎和 AI 模型之间进行零拷贝内存数据交换。当与图形上下文中的 CUDA结合使用时，纹理数据、几何缓冲区和其他图形资源可以被 AI 模型直接访问，而无需昂贵的 CPU 和 GPU 之间传输，这对于需要毫秒级响应的应用至关重要。
进程内架构的关键优势：- 进程间无开销的直接通信
- 对共享图形资源的零拷贝访问
- 实时推理的低延迟
- 与现有游戏循环的无缝集成
- 简化的内存和资源管理
通用推理后端支持
NVIGI 最强大的特性之一是其对推理后端的平台无关支持。开发者不受限于单一运行时或特定模型格式。该 SDK 兼容所有主要推理引擎，包括TensorRT、ONNX Runtime、OpenVINO 和基于 DirectML 的后端。这种灵活性允许团队使用现有的工具和工作流程，迁移不同框架训练的模型，并选择最适合其特定性能和精度需求的后端。这是一种务实的做法，承认了当前 AI 生态系统的多样性。
NVIGI 通过抽象硬件复杂性而无需牺牲性能，从而使实时 AI 民主化。
全面利用系统资源
在异构系统时代，现代 PC 包含多个加速器，NVIGI 以其智能编排可用资源的能力脱颖而出。该 SDK 可以将推理工作负载分布到专用 GPU、NPU（神经处理单元）和 CPU，根据应用需求自动优化性能或能效。对于拥有高级配置的用户，这意味着他们的 AI 专用硬件不会被低利用；对于配置较为 скром的用户，这意味着系统中的每个组件都能以最高效的方式贡献总体性能。
支持的硬件加速器：- 具有 Turing、Ampere、Ada Lovelace 或更高架构的 NVIDIA GPU
- 现代处理器中的集成 NPU
- 具有 AI 加速指令的多核 CPU（AVX-512、AMX）
- 第三方专用 AI 加速器
- 混合和多 GPU 配置
游戏开发中的用例
NVIGI 在游戏开发中的应用众多且具有变革性。开发者可以实现具有适应性行为的 NPC 系统，这些系统从玩家的行动中学习，创建基于 AI 的实时纹理超采样工具，开发智能程序动画系统，或实现具有自然语言处理的游戏助手。由于本地执行，这些功能不依赖互联网连接，从而保护用户隐私并确保无论网络条件如何都能提供一致体验。
集成到现有开发管道中
NVIDIA 设计 NVIGI 以无缝集成到现代开发管道中。该 SDK 提供常见脚本语言的绑定、与流行游戏引擎的集成，以及专用的性能分析和调试工具。开发者可以从预训练模型开始，并随着对平台的经验积累逐渐迁移到定制解决方案。这种渐进式的采用曲线对于促进向 AI 赋能应用的过渡至关重要，而无需对现有代码库进行完全重构。
NVIGI SDK 的发布标志着向交互式应用中实时 AI 正常化的重大一步。通过在异构硬件和多种推理后端的复杂性之上提供高性能抽象，NVIDIA 正在赋能开发者创建更智能、更动态和更个性化的体验。在游戏和应用开发的竞争格局中，有效集成本地 AI 的能力很快可能不再是优势，而是新一代体验的基本期望。