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Windows 11 : L'Administrateur des tâches s'enrichit pour mieux suivre l'utilisation de l'IA

Microsoft améliore considérablement l’Administrateur des tâches de Windows 11 pour offrir une visibilité accrue sur l’utilisation du matériel dédié à l’intelligence artificielle (IA) sur les nouveaux ordinateurs équipés de processeurs neuronaux (NPU). Jusqu’à présent, cet outil se concentrait principalement sur la détection des applications gourmandes en CPU, mémoire ou GPU.

Nouvelles fonctionnalités pour identifier l’activité IA

La nouveauté majeure réside dans la capacité à attribuer le travail d’IA à chaque application. Windows 11 intégrera de nouveaux indicateurs relatifs aux NPU dans différents sections de l’Administrateur des tâches, permettant ainsi d’identifier précisément quels processus utilisent ces processeurs spécialisés.

Suivi détaillé de la consommation de mémoire

Suivi détaillé de la consommation de mémoire

Le système fournira également des informations sur la mémoire dédiée et partagée utilisée par la NPU, un élément crucial lorsque plusieurs applications exécutent des fonctions d’IA simultanément. L'outil permettra également de distinguer les types d'activité de la NPU : calcul ou fonctions neuronales, en fonction du matériel et des pilotes installés.

Prise en compte des GPU avec capacités IA

Prise en compte des GPU avec capacités IA

Au-delà des NPU indépendantes, Windows 11 prendra également en compte les ordinateurs équipés de capacités d’intelligence artificielle intégrées dans la GPU. Cela offrira une vue d'ensemble plus complète de l'utilisation des ressources de l'ordinateur. Microsoft a choisi de rendre ces métriques facultatives pour éviter de surcharger l'interface utilisateur avec des données non pertinentes.

Optimisation des performances et de la consommation énergétique

Cette information est précieuse pour comprendre pourquoi certaines applications consomment plus de ressources que prévu. Une application peut répartir une tâche d'IA entre la NPU et la GPU, tandis qu'une autre pourrait se limiter à l'utilisation de la CPU. Dans ce dernier cas, le traitement peut être moins efficace et impacter à la fois les performances et la consommation énergétique.