Microsoft lancia funzione in Gestione attività per tenere sotto controllo l'AI

Microsoft sta trasformando Gestione attività di Windows 11 in uno strumento di diagnostica essenziale per l’era dell’Intelligenza Artificiale locale.

Con gli aggiornamenti distribuiti recentemente, il gestore delle attività introduce colonne dedicate al monitoraggio della NPU e dei motori neurali delle GPU, permettendo agli utenti di identificare con precisione quale acceleratore hardware sta eseguendo i carichi di lavoro AI.

Monitoraggio per-processo della NPU

Le nuove funzionalità sono disponibili nelle schede Processi, Utenti e Dettagli di Gestione attività e possono essere attivate facendo clic con il tasto destro sull’intestazione delle colonne. Le due informazioni principali sono NPU e NPU Engine: la prima permette di associare l’attività del processore neurale ai processi in esecuzione, mentre la seconda identifica il motore NPU utilizzato dal carico di lavoro.

La scheda Dettagli aggiunge inoltre due contatori relativi alla memoria: NPU Dedicated Memory e NPU Shared Memory. Il primo rappresenta la memoria dedicata all’acceleratore quando l’architettura hardware la espone separatamente; il secondo riguarda la memoria condivisa con il resto del sistema. Questa distinzione è cruciale perché un carico AI può avere un consumo computazionale contenuto ma occupare una quantità significativa di memoria, soprattutto quando utilizza modelli locali di dimensioni elevate.

Neural engine delle GPU e accelerazione eterogenea

Microsoft ha esteso anche la pagina Prestazioni di Gestione attività per mostrare i neural engine che fanno parte di una GPU, offrendo una rappresentazione più completa dell’attività AI del sistema. La distinzione è importante perché una piattaforma moderna può avere contemporaneamente CPU, GPU e NPU, ciascuna con caratteristiche diverse in termini di calcolo, memoria e consumi.

Un’applicazione può utilizzare un motore neurale integrato nella GPU senza produrre l’attività che l’utente si aspetterebbe guardando esclusivamente la NPU. La nuova rappresentazione di Gestione attività riduce proprio questa zona d’ombra, permettendo di verificare se un modello sta sfruttando l’acceleratore previsto o se il runtime ha dovuto utilizzare un altro percorso a causa di operatori non supportati o limitazioni di memoria.

Windows ML e il percorso consigliato per l’inferenza

La maggiore visibilità di Gestione attività arriva mentre Microsoft sta modificando anche il modo in cui gli sviluppatori accedono all’hardware AI. La documentazione per i Copilot+ PC indica Windows ML come percorso consigliato per l’inferenza su NPU e GPU, con un sistema che punta a semplificare l’individuazione dell’acceleratore appropriato.

Per gli sviluppatori, la nuova telemetria può aiutare a individuare configurazioni nelle quali un modello dovrebbe essere accelerato dalla NPU ma finisce per gravare soprattutto su CPU o GPU. Per gli amministratori IT, può invece diventare uno strumento pratico per verificare il comportamento dei PC dotati di acceleratori AI prima di una distribuzione più ampia, osservando non soltanto quale acceleratore è coinvolto, ma anche quale motore sta lavorando e quanta memoria viene associata al processo.

Disponibilità e requisiti hardware

Le nuove funzioni sono entrate nel percorso di distribuzione di Windows 11 attraverso gli aggiornamenti del 2026, documentati nelle note di rilascio delle build 26H1. L’aggiornamento KB5095091 per Windows 11 26H1, pubblicato il 23 giugno 2026 come anteprima, descrive esplicitamente le nuove colonne NPU, NPU Engine, NPU Dedicated Memory e NPU Shared Memory.

La disponibilità può avvenire per fasi, quindi la presenza delle opzioni può dipendere dalla versione installata e dal momento della distribuzione della funzionalità. Per chi utilizza un PC privo di NPU, le nuove informazioni non trasformano la macchina in un sistema AI accelerato: l’hardware deve esporre una NPU supportata da Windows e dai relativi driver. Gestione attività non introduce un nuovo sistema di gestione dei carichi AI; rende semplicemente osservabili risorse che prima erano molto meno accessibili all’utente.