Das Betriebssystem Windows 11 erhält eine wichtige neue Funktion in seinem Task-Manager, die nun eine detaillierte Überwachung der Hardware für künstliche Intelligenz bietet. Microsoft hat angekündigt, dass das Tool anzeigen kann, wie jeder Prozess die Neural Processing Unit (NPU) und den Neuralbeschleuniger der GPU nutzt. Diese Funktionalität soll Technologieexperten und Entwicklern bei der Ermittlung der Leistung helfen.

Die NPU ist eine Komponente, die speziell für die Durchführung von Aufgaben der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens entwickelt wurde. Sein Vorhandensein ist ein Merkmal der neuesten Computer und sogar eine Voraussetzung für die Copilot+ PC-Zertifizierung.

In einigen Geräten ist für diese Vorgänge bereits eine spezielle neuronale Engine in die Grafikkarte oder GPU integriert. In diesen Fällen stellt der Task-Manager auch Informationen über die Aktivität dieser Komponente bereit und bietet so einen umfassenderen Überblick über die Ressourcennutzung.

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Trotz der Ankündigung im Windows IT Pro-Blog von Microsoft wurden keine Details zum Veröffentlichungsdatum oder in der spezifischen Version des Systems veröffentlicht, in der diese Funktionalität verfügbar sein wird. Das Unternehmen gab lediglich an, dass die Funktion auf „einigen neueren Geräten“ implementiert werde, ohne anzugeben, welche Modelle abgedeckt würden.

Verstehen Sie die Vorteile der neuen KI-Überwachung im System

Es ist wichtig zu beachten, dass bei Nutzern künstlicher Intelligenzdienste wie ChatGPT, Claude oder Gemini die Verarbeitung auf den Servern der jeweiligen Unternehmen erfolgt und nicht direkt auf dem Rechner des Nutzers. Auf diese Weise werden diese NPU-Nutzungsinformationen nicht im lokalen Task-Manager angezeigt und sollten für den durchschnittlichen Benutzer kein Problem darstellen.

Microsoft erläuterte, dass die neue Überwachungsfunktion für drei Gruppen besonders nützlich sein wird. In erster Linie für IT-Experten, die Leistungsprobleme diagnostizieren und melden müssen. Zweitens für Entwickler, die überprüfen möchten, ob ihre KI-Modelle die Hardwareressourcen korrekt nutzen. Schließlich für fortgeschrittene Benutzer, die an der Optimierung der Akkulaufzeit und der Gesamtleistung des Computers interessiert sind.

Für Support-Spezialisten können Sie auf der Registerkarte „Prozesse“ überprüfen, ob ein KI-Programm die neuronale NPU- oder GPU-Engine anstelle der Haupt-CPU oder -GPU verwendet. Dies geschieht durch neue dedizierte Spalten wie „NPU“, „NPU-Engine“, „GPU“ und „GPU-Engine“. Die Leistung im Zeitverlauf kann auch auf der entsprechenden Registerkarte ausgewertet werden.

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Der Task-Manager bietet auf der Registerkarte „Details“ noch umfassendere Daten mit Spalten, die den dedizierten und gemeinsam genutzten NPU- und GPU-Speicher angeben. Diese Fülle an Informationen kann dabei helfen, die Ursache für schlechte Leistung in Modellen der künstlichen Intelligenz zu identifizieren, was beispielsweise eine Inkonsistenz der Datentypen oder das Fehlen eines aktualisierten Treibers sein könnte.

Für technisch versiertere oder einfach nur neugierige Benutzer erleichtert die Funktion schließlich die Identifizierung, welche KI-Anwendungen die NPU nutzen, die für diese Aufgaben effizienter ist als die CPU, die im Allgemeinen leistungshungriger und langsamer für die neuronale Verarbeitung ist.

Herausforderungen und Einschränkungen des aktuellen Tools

Die vollständige Nutzung der neuen Task-Manager-Funktionen kann gewisse Komplexitäten mit sich bringen. Ein in den Diskussionen angesprochener Punkt ist, dass Workstations, die mit einer dedizierten GPU und hohem VRAM ausgestattet sind, integrierte Plattformen von Intel oder AMD sowie Laptops mit ARM- und NPU-Prozessoren von Qualcomm, unterschiedliche Speichermuster aufweisen können. Dies kann auch dann auftreten, wenn KI-Aufgaben für diese Geräte optimiert sind.

Darüber hinaus wird es für eine umfassende Diagnose, die für IT-Experten und Entwickler unerlässlich ist, weiterhin notwendig sein, auf spezialisiertere Tools zurückzugreifen. Der Task-Manager etabliert sich jedoch als effektiver Ausgangspunkt für die Untersuchung von Fragestellungen im Zusammenhang mit dem Einsatz künstlicher Intelligenz in Hardware.