La prise en charge NPU pour DirectML sur Windows 11 est disponible, limitée aux développeurs pour le moment

Microsoft et Intel ont collaboré pour publier un aperçu du développeur pour l'accélération de l'unité de traitement neuronal (NPU) dans DirectML, l'API de la plateforme d'apprentissage automatique pour Windows 11. Cet aperçu prend en charge plusieurs modèles sur des appareils Windows 11 spécifiques dotés de processeurs Intel Core Ultra dotés d'Intel AI Boost.

En termes plus simples, Microsoft et Intel testent de nouveaux outils pour Windows 11 qui utilisent ces puces spéciales (NPU) pour rendre les tâches d'IA plus fluides et plus rapides. Des tâches telles que traduire des langues à la volée ou déverrouiller votre ordinateur avec votre visage peuvent se produire presque instantanément et utiliser moins de batterie.

La prise en charge NPU de DirectML, comme indiqué dans cet aperçu du développeur, est destinée aux processeurs Intel Core Ultra avec Intel AI Boost. Les utilisateurs intéressés par l’exploration de l’accélération NPU doivent disposer d’un appareil Windows 11 répondant à cette spécification matérielle. Les composants nécessaires incluent le package NuGet DirectML 1.31.1, ONNX Runtime 1.17 et le dernier pilote NPU d'Intel®.

Cependant, cette version anticipée présente certaines limitations. La prise en charge NPU est exclusive aux processeurs Intel Core Ultra avec Intel AI Boost, et la compatibilité est actuellement limitée à un sous-ensemble de modèles d'apprentissage automatique optimisés pour l'accélération NPU.

Certains modèles peuvent présenter des problèmes de latence, de précision ou de fonctionnalité. Microsoft reconnaît ces limitations et travaille activement à affiner la compatibilité et les performances pour un spectre plus large de modèles dans les versions ultérieures.

La prise en charge de NPU dans DirectML n'est actuellement compatible qu'avec un sous-ensemble de modèles d'apprentissage automatique ciblés pour la prise en charge. Certains modèles peuvent ne pas fonctionner du tout ou avoir une latence élevée ou une faible précision. Nous travaillons à améliorer la compatibilité et les performances d'un plus grand nombre de modèles à l'avenir.

La version encourage les commentaires des utilisateurs pour améliorer l'efficacité de la prise en charge de NPU dans DirectML, soulignant son statut de travail en cours. L'objectif est de fournir aux développeurs et aux utilisateurs un aperçu du potentiel de cette intégration tout en reconnaissant les efforts en cours pour étendre la couverture de modèles d'apprentissage automatique supplémentaires adaptés à l'accélération NPU dans les futures mises à jour.

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