Das Windows AI Platform Team hat am 28. Januar 2021 die Veröffentlichung von DirectML als eigenständige API angekündigt. Die Schnittstelle steht ab sofort als einzelnes NuGet-Paket unter dem Namen Microsoft.AI.DirectML bereit und richtet sich an Win32-, UWP- sowie WSL-Anwendungen. Damit lässt sich die Hardwarebeschleunigung für maschinelles Lernen unabhängig von einer in das Betriebssystem eingebetteten Komponente in eigene Projekte einbinden.

DirectML setzt auf DirectX 12 auf und nutzt nach Angaben des Teams die Rechenleistung jeder DirectX-12-fähigen GPU. Die Auslagerung als redistributierbares NuGet-Paket entkoppelt die API vom Aktualisierungszyklus von Windows. Entwickler können eine definierte DirectML-Version mit ihrer Anwendung ausliefern, statt auf die im jeweiligen Windows-Build enthaltene Fassung angewiesen zu sein. Die Unterstützung von WSL erweitert den Einsatzbereich auf Linux-Workloads, die unter dem Windows-Subsystem laufen.

DirectML als unterste Schicht des Windows-AI-Stacks

DirectML bildet die untere Beschleunigungsschicht des Windows-AI-Stacks. Darauf setzen höhere Frameworks auf: Windows ML wird als Entwicklerschnittstelle für die ONNX-Modellinferenz unter Windows positioniert, zudem ist DirectML in die ONNX Runtime integriert. Für das Training stellt Microsoft TensorFlow with DirectML bereit, das hardwarebeschleunigtes Modelltraining auf jeder DirectX-12-GPU ermöglicht und herstellerübergreifend ausgelegt ist. Dass DirectX 12 mittlerweile auch bei großen Spielprojekten die Grundlage bildet, zeigt die breite Verankerung der Schnittstelle. Ergänzend nennt das Team Werkzeuge wie DirectMLX als C++-Wrapper-Bibliothek sowie Python-Anbindungen und Beispielanwendungen in C++ und Python.

Verbreitung und Einsatzfelder

Nach Angaben des Windows AI Platform Teams nutzen bereits über 100 Anwendungen DirectML, mit täglich mehr als 200 Millionen hardwarebeschleunigten Inferenzvorgängen unter Windows. Als Anwendungsbeispiele führt der Beitrag unter anderem die Bildverbesserung DeepPRIME von DxO sowie medizintechnische Geräte von GE Healthcare an. Mit der Bereitstellung als eigenständige API adressiert Microsoft Entwickler, die Inferenz- und Trainings-Workloads ohne Bindung an eine bestimmte Betriebssystemfassung in eigene Software integrieren wollen.