- DirectML permite acelerar tareas de IA usando la potencia de GPUs y NPUs en Windows
- La API soporta múltiples marcas y está integrada en aplicaciones líderes y videojuegos
- Ofrece una alternativa abierta a tecnologías propietarias como DLSS, acercando la IA avanzada
En los últimos años, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial han adquirido un papel cada vez más destacado en el mundo de la tecnología, especialmente en el ámbito de los juegos, el software creativo y el sistema operativo Windows. Sin embargo, aunque términos como DLSS, Ray Tracing y aceleración por hardware llevan tiempo sonando con fuerza, hay una pieza clave que conecta todo este engranaje en el ecosistema de Microsoft: DirectML. Si alguna vez te has preguntado qué es DirectML, para qué sirve y cómo se está convirtiendo en el motor secreto detrás de muchas innovaciones actuales, aquí tienes la explicación más completa y actualizada.
DirectML no es una palabra de moda sin más: es una tecnología esencial diseñada para sacar el máximo partido a las capacidades modernas de las GPUs y NPUs en tareas de inteligencia artificial y aprendizaje automático, ya sea en videojuegos de última generación, apps de edición de contenido multimedia o funciones avanzadas de Windows. A día de hoy, entender DirectML es entender una buena parte de la revolución tecnológica que está teniendo lugar en los ordenadores personales, consolas y dispositivos Windows.
¿Qué es DirectML y por qué es importante?
DirectML (Direct Machine Learning) es una API de bajo nivel creada por Microsoft específicamente para acelerar tareas de aprendizaje automático en sistemas Windows a través del estándar DirectX 12. Se trata de una biblioteca que permite a los desarrolladores aprovechar la potencia de las tarjetas gráficas (GPUs) y procesadores de propósito específico (NPUs) para ejecutar modelos de inteligencia artificial de forma eficiente. Esta API está pensada no solo para desarrollos de juegos, sino también para todo tipo de aplicaciones y motores, middleware y entornos que requieran capacidades avanzadas de ML (Machine Learning).
La razón de ser de DirectML radica en la integración y aceleración de la inteligencia artificial en el ecosistema Windows. Permite que los algoritmos complejos no tengan que depender en exclusiva del procesador central (CPU), sino que puedan aprovechar el enorme paralelismo y potencia de cálculo que ofrecen las GPUs modernas y, más recientemente, las NPUs incorporadas en muchos sistemas actuales. Así, tareas como el procesamiento de imágenes, la mejora de gráficos, la aceleración de modelos predictivos o la automatización avanzada de tareas se vuelven notablemente más rápidas, eficientes y accesibles para más usuarios y desarrolladores.
¿Cómo funciona DirectML en el entorno de Windows?
DirectML actúa como un puente entre los frameworks de aprendizaje automático (como TensorFlow o PyTorch) y el hardware compatible con DirectX 12. Su implementación está profundamente integrada en Windows 10 desde la versión 1903 (build 10.0.18362) y en Windows 11, facilitando que cualquier aplicación compatible consiga sacar partido a esta aceleración por hardware.
La gran ventaja de DirectML es que ofrece una API coherente y sencilla para los desarrolladores, que pueden crear y desplegar modelos de inferencia de IA en una gran variedad de dispositivos y arquitecturas. No importa si hablamos de GPUs de AMD, Intel, NVIDIA, Qualcomm o NPUs específicas: el objetivo de DirectML es unificar las llamadas y permitir el máximo rendimiento disponible. Al utilizar DirectX 12 como base, se puede exprimir al máximo el hardware gráfico, con una latencia muy baja y una eficiencia inmejorable para tareas como el supermuestreo de imágenes, el reconocimiento de patrones o la clasificación automática de elementos multimedia.
En términos prácticos, DirectML se ha convertido en el estándar para acelerar frameworks de IA en Windows. Microsoft lo promueve como canal de integración, especialmente para su uso con ONNX Runtime (un entorno de ejecución para modelos estándar de IA), TensorFlow y PyTorch, permitiendo que aplicaciones y juegos consigan mejoras vitales en velocidad y capacidad de procesamiento, sin depender del hardware específico de una sola marca.
Uso real de DirectML: aplicaciones y ejemplos actuales
Lejos de ser una tecnología teórica, DirectML ya se utiliza en numerosas soluciones creativas y profesionales, destacando especialmente en los nuevos PC Windows Copilot+. Este tipo de dispositivos, dotados de arquitecturas avanzadas con NPUs y GPUs de última generación, consiguen aprovechar al máximo las capacidades de DirectML para ejecutar tareas inteligentes de forma local y ultraeficiente.
Entre las aplicaciones que ya han incorporado DirectML destacan algunos pesos pesados del software creativo y de productividad:
- Adobe Premiere Pro: utiliza DirectML para la función de etiquetado automático de clips de audio, clasificando instantáneamente cada archivo según su naturaleza (música, diálogo, efectos, ambiente), lo que agiliza muchísimo la edición.
- Capture One: ha incorporado dos funciones de IA mejoradas con DirectML, como el ajuste de estilos (Match Look) y el recorte inteligente automático (AI Crop), facilitando el trabajo a fotógrafos y creativos sin perder precisión.
- Affinity Photo 2: aprovecha DirectML y la NPU Qualcomm Hexagon para la selección automática de objetos y sujetos en fotografía, eliminando la necesidad de crear máscaras manuales y haciendo la edición mucho más eficiente.
En el sector del gaming, DirectML ha sido clave en la investigación y evolución de técnicas como el supermuestreo inteligente o la mejora del rendimiento de los gráficos sin sacrificar calidad. Por ejemplo, cuando Microsoft presentó la Xbox Series X|S, DirectML fue identificado por desarrolladores como uno de los grandes puntos fuertes de la consola, permitiendo mejoras radicales en el rendimiento mediante técnicas como la “super resolución de ML”, la transferencia de estilos artísticos y el desarrollo de experiencias de juego emergentes.
La relación de DirectML con el Ray Tracing, DLSS y la competencia
Una de las preguntas más frecuentes es si DirectML compite directamente con tecnologías como DLSS de NVIDIA o si es una alternativa al Ray Tracing. La respuesta corta es que DirectML y DLSS, aunque comparten ciertos objetivos (mejora de la calidad y el rendimiento en videojuegos mediante IA), no son exactamente lo mismo.
DLSS (Deep Learning Super Sampling) es una tecnología propietaria de NVIDIA que usa aprendizaje profundo para generar imágenes a más alta resolución a partir de menos píxeles renderizados por la GPU, mejorando los FPS y la calidad visual. Aunque solo está disponible para tarjetas RTX, el concepto detrás de DLSS se basa en técnicas de ML que Microsoft también busca democratizar mediante DirectML.
DirectML, por su parte, es una API abierta e integrada en Windows para cualquier hardware compatible con DirectX 12. Permite a los desarrolladores acceder a un abanico de capacidades de aceleración de IA, desde el reescalado inteligente de imágenes (Super Resolution) hasta la optimización de motores de juego, la generación de texturas, el reconocimiento de voz o la mejora automática de fotografías. Por ello, tanto AMD como Intel y NVIDIA pueden usar DirectML, lo que abre la puerta a soluciones alternativas a DLSS en plataformas como las GPUs AMD con Radeon ML y tecnologías similares.
El Ray Tracing y la IA también van de la mano gracias a DirectML. En la llegada de DirectX 12 Ultimate, tecnologías como DXR (DirectX Ray Tracing) y DirectML trabajan juntas para que los desarrolladores puedan acceder tanto a la simulación realista de rayos de luz como a la inteligencia aplicada a gráficos, generando imágenes más realistas, rápidas y eficientes.
Por ejemplo, AMD ha trabajado en soluciones como DirectML Super Resolution, permitiendo el reescalado inteligente (subida de una imagen de 540p hasta 4K nítido reduciendo el aliasing) en sus tarjetas RX 6000 y Xbox, siguiendo una filosofía abierta y multiplataforma que compite con DLSS pero sin estar limitada a un único fabricante.
Integración de DirectML en el hardware: NPUs, GPUs y la nueva generación de PCs
El avance más relevante de los últimos tiempos es la integración de DirectML no solo en GPUs sino también en NPUs (unidades de procesamiento neuronal). Hasta ahora, DirectML se utilizaba fundamentalmente para aprovechar la potencia de las tarjetas gráficas, tanto de AMD como de NVIDIA e Intel. Sin embargo, con la llegada de los procesadores Intel Core Ultra (Meteor Lake) y su “NPU” AI Boost, junto con la alianza de Samsung, DirectML se ha expandido para sacar el máximo partido a chips dedicados exclusivamente a tareas de IA dentro del PC.
Esto supone una revolución respecto a la anterior dependencia exclusiva de la GPU. Ahora, tareas como la inferencia de modelos de lenguaje, análisis en tiempo real o clasificación multimedia pueden externalizarse a estas NPUs, liberando aún más recursos y mejorando el consumo de energía. El soporte ha llegado inicialmente a los portátiles de Intel y Samsung con Windows 11, necesitando una combinación de requisitos de software (DirectML 1.31.1, NuGet, ONNX Runtime 1.17 y drivers de Intel actualizados) para funcionar correctamente.
Aunque, por ahora, el soporte para Ryzen AI de AMD es limitado, queda claro que la industria se está moviendo hacia una integración cada vez mayor de DirectML en todo tipo de hardware. La idea de Microsoft es que ningún desarrollador o usuario se quede fuera de la revolución de la IA y, a corto plazo, es previsible que los nuevos Ryzen 8040 incluyan soporte avanzado para DirectML y sus capacidades de aceleración por NPU.
Comparativa de rendimiento y optimización en GPUs: ¿Cuándo merece la pena usar DirectML?
Uno de los temas más comentados sobre DirectML es su rendimiento real frente a otras soluciones nativas de GPU. Según pruebas realizadas en diferentes sistemas, por ejemplo usando TensorFlow y DirectML en Windows Subsystem for Linux (WSL), se ha observado que el tiempo de ejecución puede variar notablemente en función de la GPU y los controladores utilizados.
Por ejemplo, en un sistema con procesador Ryzen 3600 y tarjeta AMD RX 6600 XT, el test tardó aproximadamente 139 segundos, mientras que en una Nvidia RTX 3060 con drivers nativos el tiempo fue de 97 segundos. Esto demuestra que, aunque DirectML es una herramienta potente y flexible, aún puede haber situaciones en las que el rendimiento puro de un controlador nativo (sobre todo en tarjetas NVIDIA) sea superior. Sin embargo, la diferencia tiende a reducirse con cada actualización y ampliación de soporte de DirectML, especialmente en hardware AMD o en escenarios donde se prioriza la compatibilidad multiplataforma y el acceso a funciones inteligentes desde frameworks de IA estándar.
No siempre conviene usar DirectML, sobre todo en estos casos:
- Si cuentas con una GPU muy potente pero sin compatibilidad con DirectML, el controlador nativo puede ofrecerte mejores prestaciones.
- En tareas de aprendizaje automático extremadamente complejas y específicas, es posible que necesites soluciones más especializadas o bibliotecas optimizadas directamente para tu hardware.
- Si el desarrollo no requiere IA ni ML, DirectML no aporta valor añadido y puedes optar por otras herramientas adaptadas a tu flujo de trabajo.
Ventajas y limitaciones actuales de DirectML
Entre los principales beneficios de DirectML se encuentran su integración total en Windows, la compatibilidad con una amplia gama de hardware y su capacidad para hacer que la IA sea accesible y eficiente para cualquier usuario o desarrollador. Permite acelerar tanto aplicaciones orientadas a la productividad como todo tipo de videojuegos, sin requerir grandes conocimientos en el entorno de hardware, siempre y cuando el sistema cumpla los requisitos mínimos de DirectX 12 y soporte adecuado.
Además, DirectML es el canal por el que los desarrolladores pueden anticipar el futuro de la IA local, evitando depender en exclusiva de la nube o de soluciones propietarias. Gracias a su integración con tecnologías como ONNX Runtime, TensorFlow, PyTorch y otras bibliotecas de IA populares, el abanico de posibilidades es tan amplio como la imaginación de los ingenieros y creativos.
No obstante, aún existen ciertas desventajas o barreras de entrada:
- El rendimiento en algunos casos todavía queda por detrás de los controladores nativos optimizados para una marca concreta de GPU, aunque la brecha se estrecha cada año.
- La integración con NPUs está aún en sus primeras fases, lo que supone que solo ciertos modelos y versiones de hardware y drivers pueden sacar el máximo partido a estas capacidades.
- Es posible que haya limitaciones de compatibilidad en modelos de deep learning muy complejos o especializados, en cuyo caso puede ser necesario usar bibliotecas alternativas.
Requisitos, instalación y puesta en marcha de DirectML
Para beneficiarse de DirectML en Windows, lo primero es contar con un sistema compatible con DirectX 12 y la versión adecuada del sistema operativo (Windows 10 desde la build 1903 o Windows 11). A partir de ahí, la instalación y uso suelen estar ligados al software que vayas a utilizar (por ejemplo, TensorFlow o PyTorch) y al controlador de la GPU o NPU correspondiente.
En escenarios avanzados, como el uso de Windows Subsystem for Linux (WSL) y la aceleración de ML en entornos Linux bajo Windows, los pasos suelen ser los siguientes:
- Activar el subsistema WSL y la Virtual Machine Platform desde las características de Windows.
- Instalar una distribución de Linux (como Ubuntu) desde Microsoft Store.
- Configurar un entorno de desarrollo como MiniConda para la gestión de entornos Python.
- Instalar la versión adecuada de TensorFlow o PyTorch e integrar el soporte de DirectML según la documentación oficial.
En el caso de la aceleración en NPUs, es fundamental contar con la última versión de DirectML, ONNX Runtime y los drivers más actualizados para la NPU correspondiente (por ejemplo, Intel AI Boost en Meteor Lake). No todos los modelos o tareas están soportados en las primeras versiones, por lo que es clave consultar las notas de cada proveedor de hardware y las listas de modelos admitidos.
El futuro de DirectML: la IA en el centro del ecosistema Windows
Microsoft sigue apostando muy fuerte por DirectML como motor de innovación en inteligencia artificial para Windows. El desarrollo de Windows Copilot+, la integración con los nuevos chips de Intel, Qualcomm y AMD, y la apertura de la plataforma a todo tipo de desarrolladores auguran una expansión imparable de DirectML en los próximos años.
El equipo de DirectML trabaja para añadir más características y facilitar que cualquier creador pueda aprovechar la IA en sus aplicaciones, acelerando las innovaciones futuras y democratizando la potencia de la inteligencia artificial en el escritorio, la web y los dispositivos móviles. La tendencia es clara: más rendimiento, menos barreras técnicas y una experiencia cada vez más fluida y personalizada para los usuarios de Windows.
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