Windowsowy Menedżer zadań z nową funkcją: śledzenie wykorzystania NPU w systemie

Najnowsza aktualizacja systemu Windows wprowadza zaawansowane narzędzia do monitorowania zadań związanych ze sztuczną inteligencją bezpośrednio w Menedżerze zadań. Narzędzie pozwala teraz na szczegółowe śledzenie pracy jednostek NPU oraz dedykowanych rdzeni neuronowych w układach graficznych. Zmiana ta ułatwi diagnozowanie problemów z wydajnością zarówno administratorom sieci, jak i programistom oraz zwykłym użytkownikom.

Precyzyjna kontrola nad zasobami sprzętowymi

Menedżer zadań w systemie Windows pozwala teraz na wgląd w działanie procesorów neuronowych (NPU) oraz wyspecjalizowanych rdzeni graficznych przeznaczonych do obliczeń sztucznej inteligencji. Dotychczas karta Procesy nie wyświetlała szczegółowych informacji o aktywności tych komponentów w odniesieniu do poszczególnych programów. Obecnie na nowszych urządzeniach użytkownicy mogą dodać dedykowane kolumny, takie jak NPU, silnik NPU czy silnik GPU, aby na bieżąco obserwować, które aplikacje korzystają z nowoczesnego sprzętu. Z kolei w zakładce Wydajność pojawiły się przejrzyste wykresy obrazujące ogólne obciążenie tych wyspecjalizowanych jednostek w czasie.

Pomoc w diagnostyce dla deweloperów i działów IT

Dla specjalistów do spraw pomocy technicznej oraz programistów nowe metryki stanowią kluczowe narzędzie diagnostyczne. Pozwalają one szybko zweryfikować, czy aplikacje wykorzystujące sztuczną inteligencję poprawnie odciążają główny procesor. Czasami zdarza się, że z powodu braku odpowiednich sterowników lub niezgodności typów danych model uruchamia się na procesorze głównym zamiast na jednostce NPU. Dzięki dokładnemu podglądowi w Menedżerze zadań programiści mogą natychmiast wykryć te sytuacje i zoptymalizować kod. Dodatkowo, nowe kolumny pokazują zużycie pamięci dedykowanej oraz współdzielonej dla NPU, co ułatwia zarządzanie zasobami systemowymi.

Wpływ na czas pracy na baterii

Zmiany te przynoszą korzyści także zaawansowanym użytkownikom, którzy chcą lepiej zarządzać energią w swoich urządzeniach przenośnych. Obliczenia związane ze sztuczną inteligencją są bardzo wymagające pod względem energetycznym. Gdy aplikacje wykonują zadania takie jak rozmywanie tła w wideo czy skalowanie obrazu przy użyciu tradycyjnego procesora, bateria laptopa może rozładować się nawet w dwie godziny. Przeniesienie tych operacji na zoptymalizowany procesor NPU pozwala na znaczne zmniejszenie poboru prądu i utrzymanie niskiej temperatury komputera. Podgląd wskaźników zasilania w połączeniu z informacjami o użyciu jednostki NPU pozwala na podjęcie świadomej decyzji, na przykład o wstrzymaniu ciężkich zadań w tle podczas pracy bez dostępu do gniazdka.