InsiderビルドのWindows 11で、タスクマネージャーがNPUおよびGPUのニューラルブロック監視を獲得しました。新しい列では、サードパーティ製ユーティリティなしで、AIアクセラレータの使用率、専用メモリ、共有メモリが表示されます。
MicrosoftはWindows 11のタスクマネージャーに、人工知能向けハードウェアアクセラレータの拡張監視機能を追加しました。Windows 11 Insider Experimental Preview Build 29576.1000では、「プロセス」、「ユーザー」、「詳細」の各ページに、オプションの列としてNPUとNPUエンジンが追加されました。これらの列は、どのアプリケーションがニューラルプロセッサにアクセスしているか、およびどの種類のAI負荷がその計算リソースを消費しているかを表示します。
「詳細」ページでは、NPU専用メモリとNPU共有メモリの列も利用可能になりました。前者はNPUタスクのために排他的に予約されたメモリ容量を示し、後者はメインシステムメモリと共有される領域の容量を示します。このような詳細表示は、ローカルAIアルゴリズム（ニューラルネットワークの推論やセンサーデータ処理を含む）の実行時におけるパフォーマンス診断に役立ちます。
この変更は「パフォーマンス」ページにも影響を与えています。個別または統合グラフィックスプロセッサにニューラルブロックが存在する場合、タスクマネージャーはその状態を可視化するようになりました。さらに、「プロセス」および「詳細」ページには「分離」列が追加され、プロセスがAppContainerコンテナ（制限されたアクセス権限を持つ分離環境）内で実行されているかどうかを示します。
Windows 11オペレーティングシステムは、WMIおよびDirectML APIを通じて、NPUおよびGPUドライバーからテレメトリデータを要求します。ドライバーはさらに、計算ブロック（テンソルコア、行列乗算ブロック）およびNPUメモリコントローラの状態レジスタを読み取ります。タスクマネージャーはこれらのデータを「エンジン」、「専用メモリ」、「共有メモリ」の各列に集約し、各プロセスをタスクスケジューラ内の識別子および使用されるアクセラレータの種類と関連付けます。
標準のタスクマネージャーへのNPUおよびGPUニューラルブロック監視の実装は、Windowsが異種計算モデルへ移行していることを示しており、AI負荷がCPU、iGPU、個別アクセラレータ間で分散されます。これにより、DirectMLやONNX Runtimeを通じてトランスフォーマーや畳み込みネットワークの推論を最適化する開発者にとってデバッグのハードルが下がり、同時にアクセラレータメモリの統一表現のためのドライバーインターフェースへの要求も高まります。