Microsoft breidt Taakbeheer in Windows uit met inzicht in AI-workloads. Op nieuwere apparaten laat het tabblad Processen per proces zien hoeveel de NPU en de neural engine van de GPU worden belast. Het tabblad Prestaties toont het totale verbruik in een grafiek.
Taakbeheer toonde tot nu toe CPU, geheugen, schijf, netwerk en de reguliere GPU, maar niet de neural processing unit. Die blinde vlek verdwijnt nu. Microsoft voegt kolommen toe voor NPU, NPU engine, GPU en GPU engine, die gebruikers zelf aanzetten via een rechtermuisklik op de kolomkoppen.
Op het tabblad Details komen daar nog twee kolommen bij: Dedicated NPU memory en Shared NPU memory. Die laten zien uit welke geheugenpool een AI-taak put. Loopt het gedeelde geheugengebruik op, dan is het dedicated geheugen vol en volgt toewijzing aan systeemgeheugen. Dat kost prestaties. Bij geïntegreerde NPU’s blijft de kolom voor dedicated geheugen overigens leeg, omdat zo’n chip geen eigen pool heeft.
Fallback naar de CPU wordt zichtbaar
Het nut zit vooral in het opsporen van stille fallbacks. Wie met ONNX Runtime of DirectML een model bouwt, richt zich op een specifieke execution provider. Klopt het datatype niet of ontbreekt een driver, dan schuift het framework de berekening ongemerkt door naar de CPU om een crash te voorkomen. In Taakbeheer is dat nu af te lezen: blijft de NPU-kolom op 0 procent staan terwijl het CPU-gebruik oploopt, dan draait het model niet waar het hoort.
Naast de losse NPU bestaat er de GPU neural engine: matrix-accelerators die in de grafische chip zelf zitten. Beide voeren AI-berekeningen efficiënter uit dan een gewone GPU, maar verschijnen als aparte labels.
Tip: Windows 11-bèta wijzigt weergave geheugen in Taakbeheer