Как попробовать функцию Recall AI в Windows 11 прямо сейчас, даже на неподдерживаемом оборудовании

Recall быстро стал предметом разговоров по разным причинам. Некоторые видят в этом переломный момент, позволяющий людям вернуться к предыдущему занятию с беспрецедентной легкостью. Другие видят в этом угрозу конфиденциальности. В конце концов, Recall создает довольно удобную базу данных истории использования вашего компьютера и привычек, дополненную скриншотами.

Кульминацией этого стал большой вопрос: есть ли способ опробовать Recall на текущем оборудовании? Хотя компьютеры Copilot+, несомненно, выглядят очень функциональными, их цена может оказаться не маленькой — и на момент написания этой статьи они еще даже не доступны.

Чтобы заставить Recall работать, мне нужно было решить две части головоломки:

• Перехват проверки требований к оборудованию для объявления ПК совместимым с отзывом
• Установка «компонентов искусственного интеллекта» (моделей машинного обучения) Recall использует для обработки текста и визуального контента, найденного на снимках.

Отследив проверку требований к оборудованию и выяснив, какой компонент Windows ее выполняет, я разработал план: создать собственный компонент, который будет притворяться, что все требования в порядке, и перенаправлять на него все проверки. Как только это требование было выполнено, в списке появилось новое быстрое действие.

Это говорит нам о том, что по умолчанию Recall отключен, и пользователю приходится приложить все усилия и включить его в приложении «Настройки».

При изменении переключателя с «Выкл.» на «Вкл.» во всплывающем меню загорелась кнопка «Открыть Recall», и я получил доступ к основному интерфейсу. Вот тут-то и вступают в игру вышеупомянутые компоненты ИИ.

Этот поток предполагает динамическую загрузку компонентов, размещенных на серверах Microsoft, однако на момент написания файлы еще не были опубликованы, что привело к ошибке.

К счастью, в рамках выпуска версии Windows 11 24H2 для OEM-производителей Microsoft опубликовала соответствующие компоненты в партнерских каналах, к которым имеют доступ многие разработчики, хотя на данный момент только в версии Arm64. Слух быстро распространился среди энтузиастов Recall, и вскоре модели были выложены на всеобщее обозрение.

Как ни странно, официальный OEM-пакет поставляется без установщика, а только с некоторыми метаданными и несколькими десятками файлов с загадочными именами. К счастью, разобраться во всем этом было не слишком сложно, и после небольшой маркировки файлов я зарегистрировал и установил модели.

Еще одна перезагрузка, несколько минут терпения, чтобы позволить моделям ML выполнить первую инициализацию, и все готово. Recall стал полностью функциональным.

Напомним, производительность у ноутбука Samsung Galaxy Book2 Go 5G довольно хорошая даже при скромных характеристиках:

• Snapdragon 7c+ Gen 3 (4x Cortex-A78 @ 2,40 ГГц, 4x Cortex-A55 @ 1,50 ГГц
• 3,4 ГБ полезной оперативной памяти
• 256 ГБ твердотельный накопитель

Создание снимка произошло мгновенно, процесс «Screenray», при котором снимки обрабатываются для текстового и визуального контента, занял менее секунды, а пролистывание временной шкалы было легким. Снижение производительности можно заметить только при поиске по снимкам. Несмотря на то, что снимки уже проанализированы и их данные хранятся в базе данных, для отображения результатов все равно требуется около 6 секунд.

Итак, означает ли все это, что требование NPU является фикцией? Нет, конечно нет. Тот факт, что функция способна работать без NPU, не означает, что она не может использовать его для лучшего распределения рабочей нагрузки и обеспечения более производительного и приятного опыта. Выделенный графический процессор — хорошая аналогия. Конечно, вы можете обойтись и интегрированным, но разница, когда вы выберете выделенный, определенно заметна.

Одно интересное наблюдение заключается в том, что даже SoC Arm64 текущего поколения поставляются с NPU — то, что вы не видите его в диспетчере задач, не означает, что его там нет. Чтобы решить, как оптимально обрабатывать данные, пакет Recall Experience содержит компонент NPUDetect, который может определить, какое поколение NPU установлено на вашем компьютере. Проводя различные тесты, мне удалось собрать данные для этих SoC:

• Snapdragon 7c+ 3-го поколения
• Вычислительная платформа Snapdragon (8cx Gen 3, комплект разработчика Windows 2023)
• Ampere Altra

Все они распознаются как SoC NPU поколения 2, и диспетчер рабочих нагрузок ИИ успешно их использует. Я также случайно протестировал путь без NPU при работе с виртуальными машинами. В стандартной конфигурации использование Recall в виртуальной машине Arm64 невозможно. Процесс обнаружения распознает SoC хоста как процессор с NPU, но из-за изоляции виртуальной машины попытка его использования приводит к сбою фоновых процессов Recall. Исправив процесс обнаружения так, чтобы виртуальная машина обрабатывалась так, как если бы там не было NPU, я смог заставить Recall работать и там. Производительность кажется сопоставимой с производительностью Snapdragon 7c+ Gen 3, что вполне прилично.

Если у вас есть оборудование Arm64 и вы хотите опробовать Recall, инструменты, которые я создал по пути, теперь общедоступны. Скачать можно из этого репозитория GitHub. Обязательно следуйте инструкциям, которые вы видите на целевой странице, чтобы не пропустить ни одного предварительного условия.

Если у вас нет оборудования Arm64, но вы все равно хотите попробовать Recall как можно скорее, доступно руководство по эмуляции. Имейте в виду, что эмуляция современного оборудования требует затрат времени и большого количества вычислительных ресурсов, а также требует некоторого обучения, поскольку требует некоторой тяжелой работы в командной строке. Тем не менее, вариант есть, если вы хотите сначала получить какое-то виртуальное оборудование Arm64.

Когда все файлы будут готовы, вы можете просто запустить установщик из командной строки, наблюдать за процессом автоматического включения и вуаля. Спустя одну перезагрузку Recall будет готов к использованию.

Даже если вы не планируете постоянно запускать Recall на своем основном компьютере, этот метод дает хороший способ узнать больше об этой инновационной, но спорной функции.