Microsoft hat Windows ML am 23. September 2025 für allgemein verfügbar erklärt. Die On-Device-Inferenz-Runtime wird mit Version 1.8.1 des Windows App SDK ausgeliefert und setzt Windows 11 24H2 oder neuer voraus. Technisch baut Windows ML auf ONNX Runtime auf und fungiert als Abstraktionsschicht über CPUs, GPUs und NPUs. Damit tritt die Runtime die Nachfolge von DirectML als bevorzugtem Pfad für lokale KI-Inferenz auf Windows-Hardware an.
Der Kern des Ansatzes liegt im Umgang mit den sogenannten Execution Providers. Windows ML erkennt die Hardware eines Geräts automatisch und lädt den passenden Provider nach, statt dass Entwickler die Runtime oder die einzelnen Backends in ihre Anwendung packen müssen. Microsoft übernimmt nach eigener Angabe die Verteilung und Pflege von ONNX Runtime und den Execution Providers und nimmt diese Aufgabe damit aus der Verantwortung der App-Entwickler. Für Entwickler bedeutet das kleinere Installationspakete und einen Wegfall der manuellen Pflege von Treiber- und Runtime-Abhängigkeiten.
Silizium-Partner liefern die Backends
Als Standard dienen DirectML und ein CPU-Provider. Darüber hinaus stellen die Chip-Hersteller eigene, hardwarespezifische Backends bereit. AMD adressiert mit Vitis AI die NPU, GPU und CPU der Ryzen-AI-Plattform. Intel deckt mit OpenVINO die XPU-Auswahl der Core-Ultra-Prozessoren ab. Qualcomm bringt mit dem QNN Execution Provider NPU, GPU und CPU der Snapdragon-X-Serie an. NVIDIA liefert TensorRT for RTX für GeForce-RTX- und RTX-PRO-GPUs und beziffert die Inferenzleistung gegenüber DirectML auf den eigenen RTX-GPUs mit einem Vorsprung von 50 Prozent.
Diese Aufteilung verschiebt die Optimierungsarbeit zum jeweiligen Hardwarehersteller. Statt eines generischen Pfads über DirectML greift Windows ML auf das vom Anbieter gepflegte Backend zu, das die Eigenheiten der jeweiligen Beschleuniger kennt. Da Windows ML kompatibel zu ONNX Runtime bleibt, können Entwickler die vertrauten ORT-APIs weiterverwenden, was den Umstieg bestehender Produktions-Workloads erleichtert. Windows ML bildet zugleich das Fundament für Windows AI Foundry, die Plattform für KI-Funktionen unter Windows.
Bedeutung für Spiele und Tools
Für die Microsoft-KI-Strategie auf dem PC bündelt Windows ML mehrere bislang getrennte Pfade. DirectML war seit Jahren die Schnittstelle für ML-Beschleunigung über die DirectX-Treiber und kam unter anderem für Bild-Upscaling und KI-gestützte Funktionen in Spielen zum Einsatz. Künftig läuft DirectML als einer von mehreren Execution Providern unter dem Dach von Windows ML, das die Provider-Auswahl je nach vorhandenem Silizium übernimmt. Studios und Tool-Entwickler müssen damit weniger fallspezifischen Code für unterschiedliche NPU-, GPU- und CPU-Konfigurationen pflegen.
Die praktische Reichweite hängt an der installierten Basis von Windows 11 24H2 und an der Verbreitung der NPU-fähigen Copilot-Plus-PCs mit Ryzen-AI-, Core-Ultra- und Snapdragon-X-Silizium. Für KI in Spielen, etwa lokale Sprachmodelle für NPCs, Asset-Werkzeuge oder On-Device-Bildverarbeitung, sinkt mit der einheitlichen Runtime die Hürde, eine Funktion über verschiedene Hardware hinweg auszuliefern. Die tatsächliche Inferenzleistung bleibt jedoch vom konkreten Gerät und dem dort geladenen Execution Provider abhängig.