DirectML

DirectML: マイクロソフトのディープラーニングAPI

DirectML（Direct Machine Learning）は、マイクロソフトが提供しているC++で作られた低レベルのAPIです。このAPIは、Microsoft Windows環境下でGPUやNPUを活用して、ニューラルネットワークの実行を目的としています。2018年に登場し、2025年7月19日をもって開発が終了することが決まっています。それに伴い、マイクロソフトは2025年5月に新たにWindows MLを発表し、ONNX Runtimeを今後も継続的にサポートする方針です。

DirectMLは、単なる推論処理を行うだけでなく、学習と呼ばれるプロセスにも利用可能です。このAPIは、ネイティブのWindows環境だけでなく、Windows上のWindows Subsystem for Linux（WSL）でも利用できる点が特徴です。

同社は過去にも、さまざまなニューラルネットワーク関連のライブラリを発表しては廃止する事例が見受けられます。これまでに発表された主なライブラリには、2018年のWindows Machine Learning（名前空間: Windows.AI.MachineLearning）や、2019年に登場したDirectML（名前空間: Microsoft.AI.DirectML）があります。さらに、2025年に発表されるWindows MLは、名前空間がMicrosoft.Windows.AI.MachineLearningに設定されています。

対応ハードウェア

DirectMLを利用するためには、GPUとして2015年に発表されたMicrosoft DirectX 12に対応したハードウェアが必要です。そのため、現在一般的に使用されているほとんどのGPUは、直接的にDirectMLの機能にアクセスできることになります。具体的には、次のハードウェアが対応しています。

• - AMD GCN 第1世代 (Radeon HD 7000 シリーズ)以降（2012年）
• - Intel Haswell (第4世代Intel Core) HD Integrated Graphics以降（2013年）
• - NVIDIA Kepler マイクロアーキテクチャ (GeForce 600 シリーズ)以降（2012年）
• - Qualcomm Adreno 600以降

NPUの対応状況については、以下のものが挙げられますが、AMD製のNPUは現在利用できません。

• - Intel
• - Qualcomm Snapdragon

対応ライブラリ

DirectMLを利用するためのいくつかのライブラリも存在します。直接APIを呼び出す方法もありますが、以下のライブラリが対応していることが知られています。

• - ONNX Runtime
• - PyTorch（torch-directmlパッケージをインストールする必要があります）
• - Web Neural Network API（これもONNX Runtime Webから利用可能です）

なお、一部のライブラリについては開発が停止しているものもあります。たとえば、TensorFlowでのDirectML利用に関する「tensorflow-directml-plugin」や「tensorflow-directml」パッケージについてです。

参考リンク

• - 公式ウェブサイト
• - DirectML の概要 - Microsoft Learn

以上が、DirectMLに関する概要やその後の動向、対応ハードウェアとライブラリについての情報です。今後はWindows MLがより注目されることでしょう。

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