Что показывает «Диспетчер задач» о нагрузке на NPU и GPU
«Диспетчер задач» – встроенный инструмент Windows 11 для наблюдения за расходом системных ресурсов: загрузкой процессора, оперативной памяти, диска, сети и графического ядра. По мере того как ИИ-нагрузки становятся всё более распространёнными на современных ПК, Microsoft делает его полезнее и для наблюдения за оборудованием, которое эти задачи выполняет. Компания опубликовала подробный обзор возможностей мониторинга ИИ-нагрузок, добавленных в утилиту.
Раньше вкладка «Процессы» не показывала активность нейропроцессора (NPU) и нейронного движка графического процессора по отдельным процессам – общая загрузка была видна только на вкладке «Производительность». Теперь на части новых устройств эти данные отображаются рядом с привычными показателями центрального процессора и обычных вычислений GPU. Microsoft называет три сценария применения: ИТ-специалистам новые столбцы нужны для диагностики и отчётности по производительности, разработчикам – чтобы убедиться, что модель выполняется на нужном ускорителе, а опытным пользователям – чтобы понимать влияние приложений на производительность и время работы от батареи.
Новые столбцы для NPU, GPU и изоляции процессов
Главное изменение – дополнительные столбцы NPU и «Подсистема NPU» (NPU Engine) на вкладках «Процессы», «Пользователи» и «Сведения». Благодаря им можно понять, какие приложения и процессы фактически задействуют нейропроцессор.
NPU – это специализированный процессор, предназначенный для более эффективной обработки нагрузок ИИ и машинного обучения по сравнению с традиционным центральным процессором. По сути, он представляет собой аппаратный ускоритель для задач ИИ и машинного обучения и является обязательным условием для Copilot+ ПК. Сведения на уровне отдельных процессов значительно упрощают определение того, откуда именно исходит нагрузка.
На вкладку «Сведения» добавлены столбцы «Выделенная память NPU» (NPU Dedicated Memory) и «Общая память NPU» (NPU Shared Memory). Выделенная память принадлежит только нейропроцессору: нагрузка, которая в неё укладывается, не конкурирует с остальной системой. У встроенных нейропроцессоров отдельного пула памяти нет, поэтому столбец остаётся пустым. Общая память показывает, сколько системной памяти задействуют ИИ-нагрузки, – это особенно полезно, когда несколько приложений одновременно используют локальные функции ИИ.
Ещё одно небольшое, но полезное нововведение – столбец «Изоляция» (Isolation) на вкладках «Процессы» и «Сведения». Он показывает, какие приложения работают в AppContainer.
Все новые столбцы необязательные – Microsoft старается не перегружать «Диспетчер задач» информацией, которая может быть интересна не всем пользователям. Чтобы включить их, щёлкните правой кнопкой мыши по заголовку любого столбца и выберите нужные показатели. На вкладке «Сведения» после щелчка правой кнопкой мыши нужно выбрать пункт «Выбрать столбцы» и отметить их флажками.
Изменения не ограничиваются отдельными нейропроцессорами. По словам Microsoft, нейронные движки, входящие в состав графического процессора, теперь также отображаются на вкладке «Производительность». Компания отдельно разделяет обычные вычисления на GPU и работу выделенных матричных ИИ-блоков, которые и называет нейронным движком графического процессора. Это даёт более полное представление об активности, связанной с ИИ, на компьютерах, где для ускорения могут использоваться разные аппаратные компоненты. Для нейропроцессора на этой вкладке доступны использование, объём общей памяти, версия и дата разработки драйвера, а также температура, если её сообщает драйвер.
Расширенный мониторинг NPU впервые появился в инсайдерских сборках Windows 11 (26300.8142 и 26220.8138), а в версии 24H2 и 25H2 попал с необязательным обновлением KB5089573. Столбцы отображаются только на ПК с нейропроцессором.
Как понять, задействует ли приложение ускоритель
Новые показатели помогают определить, насколько эффективно приложение обрабатывает ИИ-нагрузки. Microsoft отмечает, что программа может быть оптимизирована для работы как с NPU, так и с GPU, однако далеко не каждое приложение задействует хотя бы один из этих специализированных ресурсов.
- В столбце «Подсистема NPU» у оптимизированных программ отображается значение вида NPU 0 - Compute или NPU 0 - Neural – в зависимости от процессора и версии драйвера. Оба варианта означают, что локальное аппаратное ускорение ИИ выполняется на нейропроцессоре.
- В столбце «Ядро GPU» (GPU Engine) у приложений, использующих матричные ИИ-блоки графического процессора, указано GPU – Neural.
- Если NPU и нейронный движок графического процессора показывают нулевую загрузку, а нагрузка на центральный процессор или на обычные вычисления GPU при этом растёт, задача выполняется не на том оборудовании, для которого предназначалась. Разработчику это сигнал вернуться к квантованию модели, обычному пользователю – объяснение, почему приложение работает медленнее и активнее расходует заряд батареи.
- Оценить влияние приложения дополнительно помогают столбцы «Энергопотребление» и «Тенденция энергопотребления».