DirectMLとは - わかりやすく解説 Weblio辞書 (original) (raw)

DirectML

DirectML（Direct Machine Learning）は、マイクロソフトが提供していた、Microsoft Windows上でGPUもしくはNPUを用いてニューラルネットワーク（ディープラーニング）を実行するためのC++の低レベルAPI[2]。2025年7月19日にDirectMLは開発終了し[3][4]、代わりにマイクロソフトは2025年5月にWindows MLを発表し、ONNX Runtimeが存続する[5]。Windows 10 バージョン 1903以降とWindows 11に標準搭載されていた。

学習結果の推論だけでなく、学習の用途にも利用可能である。ネイティブWindowsだけでなく、Windows上のWindows Subsystem for Linuxからも利用可能である。[6]

マイクロソフトは何度も類似のニューラルネットワークのライブラリを発表して、廃止している。

1. 2018年に発表して、開発終了したWindows Machine Learning。名前空間はWindows.AI.MachineLearning。[7]
2. 2019年に発表して、2025年に開発終了したDirectML。名前空間はMicrosoft.AI.DirectML。
3. 2025年に発表した、Windows ML。名前空間はMicrosoft.Windows.AI.MachineLearning。

対応ハードウェア

GPUの場合は、2015年に発表されたMicrosoft DirectX 12に対応している必要がある。事実上、現在使われているほとんどのGPUが対応している。[8]

• 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は以下のものが対応している。

• Intel[9]
• Qualcomm Snapdragon[10]
• AMDのNPUは対応していない。

対応ライブラリ

直接DirectMLを呼び出すことも可能であるが、以下のライブラリが対応している。

• ONNX Runtime[11]
• PyTorch。torch-directmlパッケージをインストールする。[12]
• Web Neural Network APIを実装したWindows上のウェブブラウザ。これ自体もONNX Runtime Webから利用可能。[13]

以下のものは開発が止まっている。

• TensorFlow。tensorflow-directml-pluginもしくはtensorflow-directmlパッケージをインストールする。[14][15][16]

出典

1. ^ “Microsoft.AI.DirectML”. nuget.org. 2025年10月2日閲覧。
2. ^ “DirectML の概要” (2025年2月10日). 2025年3月1日閲覧。
3. ^ “Update README to indicate DML is in maintenance mode by jstoecker · Pull Request #710 · microsoft/DirectML”. 2025年10月1日閲覧。
4. ^ “Is DML being deprecated? · Issue #23783 · microsoft/onnxruntime”. 2025年10月1日閲覧。
5. ^ “Introducing Windows ML: The future of machine learning development on Windows”. Windows Developer Blog. 2025年10月1日閲覧。
6. ^ “WSL での GPU アクセラレーション” (2024年3月15日). 2025年3月1日閲覧。
7. ^ “Introduction to Windows Machine Learning”. 2025年10月1日閲覧。
8. ^ “microsoft/DirectML: DirectML is a high-performance, hardware-accelerated DirectX 12 library for machine learning. DirectML provides GPU acceleration for common machine learning tasks across a broad range of supported hardware and drivers, including all DirectX 12-capable GPUs from vendors such as AMD, Intel, NVIDIA, and Qualcomm.”. 2025年3月1日閲覧。
9. ^ Pralle, Chad. “Introducing Neural Processor Unit (NPU) support in DirectML (developer preview) - DirectX Developer Blog”. DirectX Developer Blog. 2025年3月1日閲覧。
10. ^ Blog, Windows Developer. “DirectML expands NPU support to Copilot+ PCs and WebNN”. Windows Developer Blog. 2025年3月1日閲覧。
11. ^ “Windows - DirectML”. onnxruntime. 2025年3月1日閲覧。
12. ^ “DirectML/PyTorch at master · microsoft/DirectML”. 2025年3月1日閲覧。
13. ^ “Web”. onnxruntime. 2025年3月1日閲覧。
14. ^ “TensorFlow 2 用 DirectML プラグイン” (2025年2月10日). 2025年3月1日閲覧。
15. ^ “microsoft/tensorflow-directml-plugin: DirectML PluggableDevice plugin for TensorFlow 2”. 2025年3月1日閲覧。
16. ^ “microsoft/tensorflow-directml: Fork of TensorFlow accelerated by DirectML”. 2025年3月1日閲覧。

外部リンク

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

表 話 編 歴 ディープラーニングソフトウェア（英語版）
ディープラーニングソフトウェアの比較（英語版）
モデル実装フレームワーク	Apple Create ML diffusers ML Kit torchvision torchaudio transformers llama.cpp（英語版） (GGML) MATLAB Deep Learning Toolbox MediaPipe
オープンソースミドルウェア（現行）	AITemplate Apache SINGA（英語版） Apache Spark MLlib Apple MLX Eclipse Deeplearning4j Dlib Flax Keras OpenNN（英語版） OpenCV DNN Paddle PyTorch SynapseML TensorFlow Neural Network Libraries
プロプライエタリミドルウェア	Maple Neural Designer（英語版） Mathematica Apple Core ML Windows ML
バックエンド	AMD ROCm（英語版） MIOpen Intel oneDNN（英語版） OpenVINO（英語版） JAX Microsoft DeepSpeed（英語版） DirectML MLIR NVIDIA cuDNN TensorRT ONNX Runtime OpenAI Triton Theano/Aesara/PyTensor（英語版） XLA
過去	Apache MXNet（英語版） Chainer Torch（英語版） torchtext Caffe Microsoft Cognitive Toolkit
カテゴリ Portal:コンピュータ