Microsoft desarrolló una herramienta de código abierto que desglosa, proceso por proceso, el consumo de memoria de video de una computadora. Se llama GPU Taskman y nace como una respuesta a una limitación conocida del Administrador de tareas de Windows: este indica cuánta memoria gráfica se está utilizando, pero no aclara qué aplicaciones o modelos la están consumiendo.
El proyecto fue creado por Scott Hanselman, vicepresidente y miembro del personal técnico en Microsoft y GitHub. Se trata de una iniciativa personal del ingeniero, publicada en su propio repositorio de GitHub, y no de un producto oficial de la compañía. Hanselman invitó a la comunidad de desarrolladores a sumar mejoras mediante pull requests, lo que ubica al proyecto en una fase temprana de desarrollo: actualmente se encuentra en la versión 0,35 y requiere validaciones adicionales según el hardware utilizado.
Qué información muestra la herramienta
GPU Taskman combina en una sola interfaz datos que hasta ahora aparecían dispersos o directamente no estaban disponibles. La herramienta reúne el consumo de VRAM por proceso individual, la memoria del sistema accesible por la GPU y telemetría de hardware que incluye temperatura, consumo energético, frecuencias de reloj, actividad de memoria y estadísticas de PCIe.
A diferencia del Administrador de tareas, que ofrece una cifra global de memoria ocupada sin distinguir su origen, GPU Taskman identifica qué parte de la VRAM corresponde a un modelo de inteligencia artificial, a un navegador, al compositor del escritorio o a cualquier otro proceso en ejecución. Esta capacidad de distinguir entre tipos de carga de trabajo permite determinar con precisión qué aplicación está saturando la memoria gráfica.
Su aporte para los modelos de inteligencia artificial locales
Uno de los aspectos centrales de la herramienta es su capacidad para analizar cargas de trabajo de IA que se ejecutan de manera local en el equipo, en lugar de en la nube. GPU Taskman puede identificar los modelos compatibles y desglosar su consumo de memoria entre los pesos del modelo, la caché KV y los búferes de cálculo.
Por el momento, la utilidad reconoce entornos como llama.cpp, Ollama y LM Studio. Cada modelo de lenguaje cargado reserva una porción fija de VRAM, y el resto de las aplicaciones abiertas debe repartirse lo que queda disponible. Visualizar ese reparto con claridad permite anticipar problemas de rendimiento antes de que el sistema comience a funcionar con lentitud sin una causa aparente.
Utilidad para equipos de uso gráfico intensivo
La herramienta también resulta de interés para quienes utilizan computadoras orientadas a videojuegos o edición de video, tareas que compiten por el mismo recurso limitado que representa la VRAM. GPU Taskman permite detectar picos de consumo de memoria gráfica, un fenómeno que puede traducirse en problemas de stuttering o tirones durante el uso del equipo.
Según plantea su creador en el repositorio, el objetivo del proyecto es ofrecer una vía más transparente para entender el rendimiento del hardware, en un contexto en el que crecen las cargas de inteligencia artificial que se ejecutan directamente en el equipo.
Compatibilidad y forma de instalación
GPU Taskman es compatible tanto con tarjetas gráficas de NVIDIA como de AMD. Su creador no confirmó, hasta el momento, soporte para gráficas Intel. La herramienta puede instalarse en Windows 10 y 11, Linux, macOS, WSL y sistemas Apple Silicon.
Para utilizarla alcanza con descargar los archivos del proyecto desde GitHub, sin necesidad de registro ni licencia alguna. Al tratarse de un desarrollo de código abierto, cualquier usuario puede revisar, descargar o modificar el código sin costo.
