m365jp.net

SHD / MC Checker

MC1457685 | Task Manager features for visibility into AI workloads

MC1457685 | Task Manager features for visibility into AI workloads
Classification stayInformed
Last Updated 08/19/2026 17:13:03
Start Time 08/19/2026 17:13:02
End Time 08/19/2027 17:13:02
Message Content
What and why:
You can use Windows Task Manager for deeper visibility into AI workloads running on a device. Specifically, per-process activity for the neural processing unit (NPU) and graphics processing unit (GPU) neural engine now appear on the Processes and Performance tabs, alongside other familiar data.
 
Rollout schedule:
  • These Task Manager enhancements became available on some newer devices in the May and June 2026 non-security updates.
  • A new blog article is now available to illustrate different use cases for IT professionals, developers, and power users.
Impact on your organization:
As AI workloads become more common on Windows devices, visibility into NPU and GPU neural engine utilization can help you make better informed decisions. This data can help as follows:
  • For IT professionals: Troubleshoot and report on performance.
  • For developers: Validate whether AI models are landing on the intended NPU or GPU neural engine instead of CPU or standard GPU compute.
  • For power users: Understand and improve performance and battery life.
Action required/recommendations:
Explore the new metrics in Task Manager to evaluate application performance, troubleshoot resource bottlenecks, and better understand how your devices use AI-capable hardware. Read Task Manager features for visibility into AI workloads.
 
Compliance considerations:
No compliance considerations are identified. Review as appropriate for your organization.
Machine Translation
何となぜ:
Windowsタスクマネージャーを使えば、デバイス上で動作するAIワークロードをより深く把握できます。具体的には、ニューラルプロセッサー(NPU)およびグラフィックスプロセッサー(GPU)のニューラルエンジンのプロセスごとのアクティビティが、他の馴染みのデータとともに「プロセス」タブやパフォーマンスタブに表示されます。
 
展開スケジュール:
  • これらのタスクマネージャーの強化は、2026年5月と6月のセキュリティ以外のアップデートで一部の新しいデバイスで利用可能になりました。
  • IT専門家、開発者、パワーユーザー向けのさまざまなユースケースを示す新しいブログ記事が公開されました。
組織への影響:
WindowsデバイスでAIワークロードが一般的になる中、NPUやGPUのニューラルエンジンの利用状況を把握することで、より良い情報に基づいた意思決定が可能になります。これらのデータは以下の通りに役立ちます:
  • IT専門家へ:トラブルシューティングとパフォーマンス報告を行いましょう。
  • 開発者向けに:AIモデルがCPUや標準GPU計算ではなく、意図されたNPUやGPUニューラルエンジンに着地しているかどうかを検証してください。
  • パワーユーザー向けに:性能とバッテリー寿命を理解し、改善しましょう。
必要な行動/推奨事項:
タスクマネージャーの新しい指標を活用して、アプリケーションのパフォーマンス評価、リソースボトルネックのトラブルシューティング、デバイスがAI対応ハードウェアをどのように利用しているかをよりよく理解しましょう。 タスクマネージャーの機能を読んで、AIワークロードの可視化を知りましょう。
 
コンプライアンスの考慮事項:
コンプライアンス上の考慮事項は特定されていません。組織に応じた適切なレビューを行いましょう。
Post Views: 5

m365jp.net