Scott Hanselman, vicepresidente de Microsoft, ha desarrollado gputaskman, una herramienta gratuita y open source que permite identificar qué procesos están consumiendo la memoria VRAM de una tarjeta gráfica. El programa funciona desde una terminal y ofrece información detallada sobre el uso de la GPU, las aplicaciones activas y los recursos empleados por determinados modelos de inteligencia artificial.
El proyecto, publicado en GitHub bajo licencia MIT, presenta una interfaz inspirada en htop, el conocido monitor de procesos de Linux. Además del consumo de memoria por aplicación, muestra frecuencias, temperaturas, potencia y actividad de los diferentes motores de la GPU, con especial atención a las cargas de IA ejecutadas localmente.
gputaskman permite identificar el consumo de VRAM de cada proceso
Una de las principales características de gputaskman es su capacidad para relacionar el uso de memoria gráfica con los procesos responsables. El programa presenta una tabla con las aplicaciones activas, la cantidad de VRAM que utilizan y la actividad registrada en los distintos motores de procesamiento.
También identifica tecnologías y entornos de ejecución como CUDA, Vulkan, Direct3D, HIP y ONNX Runtime, facilitando el análisis de aplicaciones que utilizan aceleración gráfica o computación mediante GPU. Esta información puede resultar especialmente útil cuando varias aplicaciones comparten la tarjeta gráfica y el consumo de memoria aumenta sin una causa evidente.
La interfaz incorpora gráficos de utilización, memoria, frecuencias, temperatura y consumo eléctrico, aunque la disponibilidad de cada indicador depende del fabricante y del controlador instalado. También distingue la memoria dedicada de la memoria del sistema accesible para la GPU, una diferencia importante cuando las aplicaciones superan la capacidad de VRAM disponible.
Conviene precisar que el Administrador de tareas de Windows ya permite consultar el consumo de memoria gráfica por proceso. La principal aportación de gputaskman no consiste en descubrir una información completamente inaccesible, sino en reunir métricas adicionales e identificar con mayor detalle las cargas de trabajo que están utilizando el hardware.
Identifica modelos de IA, cuantización y consumo estimado de caché KV
El apartado más especializado está relacionado con la ejecución local de modelos de inteligencia artificial, donde las necesidades de memoria pueden variar considerablemente según el tamaño del modelo, su cuantización y la longitud del contexto utilizado.
Mediante su inspector, gputaskman intenta identificar los modelos LLM asociados a cada proceso, mostrando información sobre su arquitectura, número de capas, cuantización y memoria destinada a los pesos. También puede estimar el espacio ocupado por la caché KV, utilizada para conservar información de las operaciones de atención durante la generación de respuestas.
El programa incorpora reconocimiento específico para Ollama y LM Studio, dos herramientas habituales para ejecutar modelos de lenguaje localmente. Cuando dispone de información suficiente, puede mostrar nombres de modelos, tamaños de contexto y determinados datos de actividad, facilitando la identificación de las cargas que más memoria consumen.
Sin embargo, no todas las cifras proceden de mediciones directas de la VRAM. Algunas se calculan mediante información de archivos GGUF, registros de ejecución y otros indicadores. El propio Hanselman advierte que identificar una biblioteca o un archivo asociado a un modelo no demuestra necesariamente que todos sus datos estén cargados en la GPU.
Compatible con NVIDIA y AMD en Windows, con soporte para Linux
En Windows, gputaskman admite tarjetas gráficas NVIDIA y AMD, utilizando los mecanismos de monitorización disponibles en el sistema y sus respectivos controladores. Su funcionamiento requiere una configuración compatible con WDDM, aunque determinadas métricas pueden no estar disponibles según el hardware utilizado.
El proyecto también ofrece compatibilidad con Linux y Windows Subsystem for Linux (WSL), con diferencias importantes en la información accesible. En la versión 0.3.5, las GPU Intel cuentan con soporte en Linux nativo, mientras que su compatibilidad con Windows todavía no está contemplada.
La monitorización bajo WSL presenta dificultades adicionales porque Windows administra los recursos gráficos utilizados por los procesos de Linux. Esto puede impedir identificar directamente determinadas asignaciones de memoria, por lo que el programa combina información del sistema anfitrión con mecanismos de asociación que no siempre proporcionan resultados exactos.
Hanselman también ha preparado versiones portables para Windows x64 y ARM64, distribuidas mediante el repositorio del proyecto. Estos ejecutables todavía no cuentan con firma digital, por lo que Windows puede mostrar advertencias de seguridad. Como medida de precaución, conviene obtenerlos exclusivamente desde las publicaciones oficiales y comprobar su integridad.
Un proyecto experimental que podría inspirar nuevas funciones de Windows
El desarrollador presentó gputaskman en su cuenta de X y animó a otros programadores a colaborar mediante propuestas y contribuciones al código. Por ahora, el software continúa en una fase experimental, con funciones sujetas a cambios y resultados que necesitan una mayor validación en diferentes configuraciones.
Ante la petición de incorporar estas capacidades directamente al Administrador de tareas de Windows, Hanselman respondió con un sugerente «step one… ;)». Sin embargo, Microsoft no ha anunciado oficialmente que vaya a integrar gputaskman ni sus funciones en el sistema operativo, por lo que esa posibilidad no debe interpretarse como un desarrollo confirmado.
La herramienta tampoco permite examinar individualmente todas las texturas, tensores o recursos almacenados en la VRAM. Su análisis se basa en los contadores del sistema y en información disponible sobre los procesos, sin realizar una inspección completa del contenido de la memoria gráfica.
El principal valor de gputaskman reside en combinar monitorización de GPU con información específica sobre modelos de IA, algo especialmente útil para desarrolladores y usuarios que ejecutan LLM localmente. Aunque todavía presenta limitaciones, permite investigar el consumo de VRAM con un nivel de detalle superior al que ofrecen las herramientas generales de Windows.
Vía: TechPowerUp
