Microsoft đã chính thức ra mắt Windows ML cho việc sử dụng thương mại, đánh dấu một bước tiến quan trọng trong việc đưa khả năng suy luận AI trực tiếp đến các thiết bị Windows . Runtime mới này hứa hẹn sẽ đơn giản hóa việc triển khai AI trên các loại phần cứng khác nhau, nhưng cộng đồng lập trình viên đang nâng lên những lo ngại quen thuộc về việc bị khóa chặt nhà cung cấp, gợi nhớ đến thời kỳ DirectX .
Windows ML hoạt động như một lớp trừu tượng hóa phần cứng tương thích với CPU, GPU và NPU từ các đối tác silicon lớn bao gồm AMD , Intel , NVIDIA và Qualcomm . Hệ thống tự động phát hiện phần cứng người dùng và tải xuống các execution provider phù hợp trong thời gian chạy, giảm kích thước ứng dụng và độ phức tạp cho các lập trình viên nhắm đến nhiều loại thiết bị khác nhau.
Các đối tác hỗ trợ phần cứng Windows ML:
- AMD: Nền tảng Ryzen AI với nhà cung cấp thực thi AI XDNA cho NPU, GPU và CPU
- Intel: Nhà cung cấp thực thi được hỗ trợ bởi OpenVINO cho bộ xử lý Core Ultra
- NVIDIA: TensorRT cho nhà cung cấp thực thi RTX dành cho GPU GeForce RTX và RTX PRO
- Qualcomm: Nhà cung cấp thực thi QNN cộng với hỗ trợ GPU/CPU cho các nền tảng Snapdragon X Series
Déjà Vu DirectX: Cộng đồng cảnh báo về bẫy API độc quyền
Cộng đồng lập trình viên đang rút ra những điểm tương đồng rõ rệt giữa Windows ML và chiến lược DirectX của Microsoft từ nhiều thập kỷ trước. Nhiều người coi đây là nỗ lực của Microsoft nhằm tạo ra một hệ sinh thái độc quyền khác có thể bẫy các lập trình viên vào con đường phát triển chuyên biệt cho Windows .
Windows ML đi theo hướng ngược lại: tích hợp sâu với hệ điều hành, nhưng với cái giá phải gắn chặt stack của bạn vào hệ sinh thái Windows , rất giống với DirectX .
Tuy nhiên, ý kiến vẫn chia rẽ về việc liệu so sánh này có công bằng hay không. Một số lập trình viên cho rằng DirectX cuối cùng đã mang lại lợi ích cho ngành công nghiệp game bằng cách cung cấp một API thống nhất khi các lựa chọn thay thế bị phân mảnh hoặc không đầy đủ. Những người khác lại cho rằng bất kỳ công việc nào được xây dựng trên Windows ML đều khiến ứng dụng trở thành con tin của Windows , hạn chế các tùy chọn di chuyển trong tương lai.
Cuộc tranh luận làm nổi bật một căng thẳng cơ bản trong cộng đồng lập trình viên giữa việc chấp nhận các giải pháp tiện lợi, tích hợp và duy trì tính độc lập nền tảng thông qua các tiêu chuẩn mở.
Thách thức triển khai kỹ thuật và hỗ trợ phần cứng
Trong khi Windows ML hứa hẹn trừu tượng hóa phần cứng liền mạch, các lập trình viên đang bày tỏ sự hoài nghi về độ tin cậy trong thực tế. Chẳng hạn, các execution provider của AMD hiện tại cung cấp ba tùy chọn khác nhau ( ROCm , MIGraphX và Vitis ), nhưng các báo cáo từ cộng đồng cho thấy những thách thức triển khai đáng kể.
Một số lập trình viên đã báo cáo gặp khó khăn khi làm cho các framework AI khác nhau của AMD hoạt động vượt ra ngoài các mô hình demo cơ bản, với Vitis AI đặc biệt bị chỉ trích vì lỗi và các vấn đề tương thích không được ghi chép. Điều này đặt ra câu hỏi về việc liệu lớp trừu tượng hóa phần cứng của Microsoft có thể thực sự thực hiện lời hứa đơn giản hóa việc triển khai trên các cấu hình phần cứng đa dạng hay không.
Sự phụ thuộc của hệ thống vào các execution provider từ các đối tác silicon có nghĩa là bất kỳ vấn đề tương thích hoặc hiệu suất nào cũng có thể lan truyền qua toàn bộ hệ sinh thái Windows ML , có khả năng ảnh hưởng đến tỷ lệ chấp nhận của lập trình viên.
Yêu cầu Kỹ thuật:
- Nền tảng: Windows 11 24H2 hoặc phiên bản mới hơn
- SDK: Windows App SDK phiên bản 1.4.0 hoặc mới hơn
- Định dạng Model: ONNX ( Open Neural Network Exchange )
- Runtime: Tương thích với các API ONNX Runtime ( ORT )
- Phần cứng: Hỗ trợ CPU , GPU và NPU trên tất cả các nhà cung cấp silicon lớn
Cân nhắc về quyền riêng tư và khóa chặt nhà cung cấp
Các cuộc thảo luận trong cộng đồng tiết lộ lo ngại về cả tác động quyền riêng tư và sự phụ thuộc chiến lược dài hạn. Trong khi Microsoft nhấn mạnh rằng suy luận cục bộ cung cấp quyền riêng tư tốt hơn so với các giải pháp dựa trên cloud, các lập trình viên lưu ý việc thảo luận hạn chế về các thực hành xử lý dữ liệu trong chính framework Windows ML .
So sánh với các lựa chọn thay thế như Ollama làm nổi bật các cách tiếp cận triết học khác nhau đối với triển khai AI cục bộ. Ollama bắt đầu như một giải pháp mã nguồn mở để chạy các mô hình cục bộ nhưng đã bắt đầu tích hợp các dịch vụ trả phí, trong khi Windows ML cung cấp tích hợp sâu với hệ điều hành với cái giá phải phụ thuộc vào nền tảng.
Điều này tạo ra một bối cảnh thách thức nơi các lập trình viên phải lựa chọn giữa tính linh hoạt mã nguồn mở, sự tiện lợi của cloud và các giải pháp nền tảng tích hợp, mỗi cái mang theo những đánh đổi riêng biệt về quyền riêng tư, hiệu suất và khả năng tồn tại lâu dài.
Các Ví dụ Ứng dụng Chính Sử dụng Windows ML:
- Adobe Premiere Pro / After Effects: Tìm kiếm ngữ nghĩa, gắn thẻ âm thanh, phát hiện cảnh sử dụng NPU
- BUFFERZONE: Phân tích bảo mật web thời gian thực mà không truyền dữ liệu lên cloud
- Cameo by Reincubate: Phân đoạn hình ảnh thời gian thực để nâng cao chất lượng webcam
- Filmora by Wondershare: Hiệu ứng cơ thể được hỗ trợ AI với tăng tốc NPU
- McAfee: Tự động phát hiện video deepfake để bảo vệ trên mạng xã hội
- Topaz Photo: Nâng cao và phục hồi hình ảnh chuyên nghiệp
Chấp nhận trong ngành và tác động tương lai
Bất chấp những lo ngại của cộng đồng, các công ty phần mềm lớn bao gồm Adobe , McAfee và Topaz Labs đã tích hợp Windows ML vào ứng dụng của họ. Adobe có kế hoạch sử dụng nó cho tìm kiếm ngữ nghĩa được tăng tốc và gắn thẻ âm thanh trong Premiere Pro và After Effects , trong khi các đối tác khác đang triển khai các tính năng từ nâng cao video thời gian thực đến phát hiện mối đe dọa bảo mật.
Sự thành công của Windows ML có thể sẽ phụ thuộc vào việc liệu Microsoft có thể tránh được nhận thức về việc tạo ra một khóa chặt độc quyền khác trong khi mang lại giá trị thực sự cho các lập trình viên. Khi bối cảnh suy luận AI tiếp tục phát triển nhanh chóng, sự cân bằng giữa tích hợp nền tảng và các tiêu chuẩn mở vẫn là một cân nhắc quan trọng đối với hệ sinh thái lập trình viên rộng lớn hơn.
Tham khảo: Windows ML is generally available: Empowering developers to scale local AI across Windows devices