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Capire chi sta realmente occupando la memoria della scheda grafica non è sempre semplice, soprattutto nell'era dei modelli di intelligenza artificiale eseguiti in locale. Per colmare questa lacuna, Scott Hanselman, dirigente tecnico di Microsoft e GitHub, ha sviluppato gputaskman, una utility open source che permette di analizzare nel dettaglio come vengono utilizzate GPU e memoria video dai singoli processi. Lo strumento nasce da un limite ben noto agli utenti più esperti di Windows: il Task Manager fornisce infatti informazioni generali sull'utilizzo della GPU, mostrando parametri come carico complessivo, temperatura e quantità di memoria impiegata, ma non sempre consente di capire con precisione quali applicazioni stiano consumando le risorse disponibili e per quali attività.

Gputaskman adotta un approccio differente: il progetto si presenta come una sorta di «htop per la GPU», cioè un monitor avanzato capace di collegare memoria video, attività dei motori grafici e processi in esecuzione, fornendo una rappresentazione molto più dettagliata dello stato della scheda grafica. Tra le informazioni visualizzate figurano il consumo di VRAM per singolo processo, l'utilizzo della GPU, la temperatura, l'assorbimento energetico, le frequenze operative, l'attività dei motori di codifica e decodifica video e il traffico PCI Express. Tutti questi dati vengono associati direttamente ai programmi che li stanno generando, consentendo di individuare immediatamente eventuali applicazioni particolarmente esigenti.

Uno degli aspetti più interessanti riguarda il supporto ai carichi di lavoro basati sull'intelligenza artificiale eseguiti in locale: il software è infatti in grado di riconoscere processi associati ai modelli linguistici di grandi dimensioni, identificando il motore utilizzato e raccogliendo informazioni sui modelli caricati nella memoria grafica. Quando possibile, gputaskman mostra anche dettagli come pesi del modello, livello di quantizzazione, numero di livelli neurali, dimensione della cache KV e quantità di VRAM occupata. L'obiettivo è aiutare gli utenti a comprendere cosa stia realmente consumando memoria video: il modello stesso, la cache, il browser, il compositore grafico del sistema operativo oppure altre applicazioni in esecuzione.

Il progetto è pensato specificamente per carichi di lavoro locali e non per servizi ospitati nel cloud. Il supporto include inferenza di modelli linguistici, addestramento e ottimizzazione di reti neurali, elaborazione delle immagini, riconoscimento vocale, grafica tridimensionale e gestione video. Lo sviluppatore precisa tuttavia che alcune classificazioni e stime vengono dedotte dai dati disponibili e non rappresentano misurazioni dirette della memoria grafica. Dal punto di vista della compatibilità, l'applicazione supporta Windows con schede NVIDIA e AMD, Linux, Windows Subsystem for Linux e i Mac basati su Apple Silicon. Il livello di dettaglio delle informazioni può variare a seconda della piattaforma e dell'hardware utilizzato, ma l'obiettivo è mantenere un'esperienza il più possibile uniforme tra sistemi differenti.

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La distribuzione avviene attraverso GitHub, dove il codice sorgente è pubblicamente disponibile; per Windows sono previsti pacchetti portabili dedicati sia ai sistemi x64 sia alle piattaforme ARM64. Secondo la documentazione del progetto, non è necessario installare framework aggiuntivi, ambienti Python o kit di sviluppo CUDA per utilizzare le versioni già compilate. Lo stesso autore definisce però gputaskman un software sperimentale in fase iniziale: alcuni dati possono risultare stimati anziché misurati direttamente e sono possibili anomalie o imprecisioni durante il funzionamento. Le informazioni fornite servono principalmente ad aumentare la visibilità sul comportamento della GPU senza accedere direttamente al contenuto della memoria video o alle risorse proprietarie delle applicazioni.

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