🕷️
SetupAI
📲較早收集於 9m

Windows 11 讓非 Copilot+ 電腦也能原生運行 AI 工作負載

Windows 11 讓非 Copilot+ 電腦也能原生運行 AI 工作負載
PostLinkedIn
📲閱讀原文： Digital Trends
#local-inference#windows-ai#edge-computingwindows-11microsoftwindows 11copilot+

💡將您的本地 AI 應用程式觸及範圍擴展至數百萬台非 Copilot+ 的 Windows 11 電腦。

⚡ 30-Second TL;DR

有什麼變化

原生 AI 工作負載支援擴展至 Copilot+ 硬體標章之外

為什麼重要

此舉降低了開發者構建本地 AI 應用程式的門檻，因為他們現在可以針對更龐大的用戶群進行開發，而無需依賴特定的 NPU 硬體。

下一步行動

更新您的本地 AI 開發環境，以測試在沒有專用 NPU 的標準 Windows 11 硬體上的推論效能。

誰應關注：Developers & AI Engineers

關鍵要點

  • •原生 AI 工作負載支援擴展至 Copilot+ 硬體標章之外
  • •擴大本地 AI 應用開發的潛在市場規模
  • •Microsoft 旨在提升現有 Windows 11 安裝基礎的相關性

🧠 深度解析

Web-grounded analysis with 34 cited sources.

🔑 增強重點摘要

  • •原生 AI 工作負載的擴展主要透過利用現有裝置上的 GPU（例如 NVIDIA GeForce RTX 30 系列及更新型號，需配備 6GB 以上 VRAM）來實現，特別是針對本地語言模型 API。
  • •此舉得益於 Windows App SDK，使開發者能夠在更廣泛的 Windows 11 裝置上運行小型語言模型 (SLM)，例如 Microsoft 的 Phi Silica。
  • •DirectML API 和 ONNX Runtime 是底層關鍵技術，它們在 CPU、GPU 和 NPU 上實現硬體加速的 AI 推理，並透過 Windows ML 框架進行統一管理。
  • •這項策略轉變表明 Microsoft 可能會降低對 NPU 的嚴格要求，以將部分 AI 功能推廣到更廣泛的現有硬體基礎，從而讓更多用戶受益於本地 AI 處理。
📊 競品分析▸ Show
平台/晶片NPU 性能 (TOPS)關鍵 AI 功能/優勢軟體生態系統/API
Microsoft Copilot+ PC≥ 40 (NPU)Recall、即時字幕、Windows Studio EffectsDirectML, ONNX Runtime, Windows ML
Apple M 系列晶片~38 (M4 Neural Engine), M4 Max 更高統一記憶體架構、高效能、低功耗Core ML, Neural Engine API
Intel Core Ultra (Lunar Lake)40-48 (NPU), 平台總計 100-120 (CPU+GPU+NPU)專注於邊緣裝置和資料中心 AIOpenVINO, DirectML, Windows ML
AMD Ryzen AI (XDNA)50 (NPU)結合 NPU 與強大 RDNA 3.5 顯示架構ROCm, DirectML, Windows ML
NVIDIA RTX GPUN/A (GPU 原始算力高於 NPU)適用於本地語言模型 API (RTX 30+ 系列，6GB+ VRAM)CUDA, TensorRT, DirectML, Windows ML

🛠️ 技術深入

  • DirectML (Direct Machine Learning)：一個低階 API，屬於 DirectX 12 系列，用於機器學習。它提供對現代裝置（如 GPU 和 NPU）硬體功能的直接存取，並支援所有 DirectX 12 相容硬體。
  • ONNX Runtime (Open Neural Network Exchange Runtime)：一個跨平台推理引擎，支援開放標準 ONNX 格式的機器學習模型。它可以將 DirectML 作為其執行提供者之一，簡化 AI 模型的部署。
  • Windows ML：Windows 上統一且高效能的本地 AI 推理框架，由 ONNX Runtime 提供支援。它透過 Windows Update 管理並更新 NPU、GPU 和 CPU 的執行提供者，讓開發者無需在應用程式中捆綁這些依賴項。支援來自 PyTorch、TensorFlow、scikit-learn 和 Hugging Face 等框架的模型。
  • Windows AI Studio：一個 Visual Studio Code 擴充功能，旨在簡化生成式 AI 應用程式開發。它允許開發者瀏覽、下載、微調、測試並將小型語言模型 (SLM) 部署到 Windows 應用程式中，利用 CPU 和 GPU 進行處理，並可透過 WSL 運行 Linux 工具。
  • 硬體要求 (非 Copilot+ PC)：對於本地語言模型 API，目前支援 NVIDIA GeForce RTX 30 系列及更新型號的 GPU，需配備 6GB 或更多 VRAM。
  • Copilot+ PC 硬體要求：需要具備 40 TOPS (每秒兆次操作) 以上性能的 NPU、至少 16GB RAM 和 256GB SSD。
  • Windows AI Foundry / Foundry Local：一個開發者工具包，用於在 Windows 裝置上直接運行 AI 模型，底層使用 ONNX Runtime，並可利用 CPU、GPU (透過 DirectML) 或 NPU 加速。

🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources

本地 AI 功能將成為所有 Windows 11 PC 的標準配置，而非僅限於 Copilot+ 裝置。
Microsoft 正在將 AI 工作負載支援擴展到非 Copilot+ 硬體，這表明其目標是讓更廣泛的現有裝置能夠利用本地 AI 功能。
開發者將擁有更大的靈活性，可以在不同的硬體配置（CPU、GPU、NPU）上部署 AI 應用，從而加速 Windows 生態系統中的 AI 創新。
透過 DirectML 和 ONNX Runtime 等技術，以及 Windows ML 的動態執行提供者選擇，開發者可以針對各種 Windows 硬體優化其 AI 模型。
Copilot+ PC 的獨家優勢可能會逐漸減弱，因為其部分核心 AI 功能將不再是 NPU 專屬。
Microsoft 已經開始允許某些 Copilot+ PC 的旗艦 AI 功能（如 Recall）在沒有 NPU 的情況下運行，並且正在將本地語言模型 API 擴展到具有適當 GPU 的非 Copilot+ PC。

⏳ 時間線

2019-05
DirectML 隨 Windows 10 版本 1903 推出，為 DirectX 12 相容硬體提供 ML 加速。
2023-05
Windows Copilot 宣布，將 AI 助理整合到 Windows 11 中。
2023-12
Microsoft 宣布 DirectML 將支援 Intel Core Ultra 處理器中的 NPU。
2024-06-18
Copilot+ PC 正式推出，要求 NPU 達到 40+ TOPS，並提供獨家 AI 功能。
2025-09
Windows ML 正式發布，作為 Windows 上統一的本地 AI 推理框架，支援 CPU、GPU 和 NPU。
2026-06-07
Microsoft 在 Build 2026 上宣布擴展 Windows AI API 至更多 PC，不再嚴格限制於 Copilot+ 硬體。
📲閱讀原文： Digital Trends
📰

AI 週報

閱讀本週精選 AI 大事摘要 →

👉相關動態

同主題

探索 #local-inference

同產品

更多關於 windows-11

同來源

最新來自 Digital Trends

Microsoft 計畫加深 Windows 11 與智慧型手機的整合

Microsoft 計畫加深 Windows 11 與智慧型手機的整合

Digital Trends•Jul 12
關於 Copilot+ PCs 您需要知道的一切

關於 Copilot+ PCs 您需要知道的一切

Digital Trends•Jul 12
Copilot+ PC 硬體未能提升日常 AI 使用率

Copilot+ PC 硬體未能提升日常 AI 使用率

Digital Trends•Jul 12

AI 策展新聞聚合。所有內容版權歸原始發布者所有。
原始來源： Digital Trends ↗