Microsoft hat am 7. März 2018 Windows ML als KI-Plattform für Windows-Entwickler vorgestellt. Die Schnittstellen führen vortrainierte Machine-Learning-Modelle lokal auf Windows-Geräten aus und können dafür CPU, DirectX-12-GPU oder künftig spezialisierte Beschleuniger verwenden.
Als Modellformat nennt Microsoft ONNX, das von Microsoft, Facebook und Amazon Web Services vorangetrieben wird. Entwickler können Modelle aus Azure Machine Learning Workbench oder dem Azure Custom Vision Service für die Auswertung auf Windows-Geräten bereitstellen. Die lokale Ausführung soll geringe Latenzen ermöglichen und große Datenmengen wie Videomaterial oder Sensordaten nicht zwingend in die Cloud übertragen.
Windows ML zielt auch auf rechenintensive Spielsysteme
Microsoft nennt als Einsatzbereiche unter anderem Echtzeitanalyse, Suchindizierung und rechenintensive Aufgaben in Game-Engines. Damit lässt sich die Schnittstelle auch für Spieleentwicklung, Werkzeuge zur Inhaltsanalyse und lokale Assistenzfunktionen in Produktionsumgebungen einsetzen. Die Berechnung kann auf dem Gerät bleiben, wenn Bandbreite, Datenschutz oder eine unterbrochene Verbindung gegen eine Cloud-Auswertung sprechen.
Für die Entwicklung mit Visual Studio Preview 15.7 sollte das Hinzufügen einer ONNX-Datei zu einem UWP-Projekt automatisch eine Modell-Schnittstelle erzeugen. Alternativ stellte Microsoft das MLGen-Werkzeug bereit. Der ältere Intel-Grafiktreiber mit Vulkan- und Direct3D-Unterstützung zeigt den parallelen Ausbau hardwarenaher Grafikpfade, auf denen solche lokalen Berechnungen aufsetzen können.