微软发布了TensorFlow扩展组件TensorFlow-DirectML，让开发者可以在Windows平台上以支持DirectX 12的GPU，加速TensorFlow模型运算，而且这项支持还涵盖适用Linux的Windows子系统（WSL）。目前已经在GitHub开源，供开发者取用程序代码。
TensorFlow是一个通用的机器学习框架，可用来开发、训练和发布机器学习模型，由于通常机器学习工作负载都需要执行大量的运算，因此可以使用类似GPU的专用硬件来加速工作负载，微软提到，TensorFlow虽可以同时利用CPU和GPU来执行运算，但GPU加速仅限于特定供应商的平台，有别于Windows或是其他用户的硬件。
另一方面，DirectX一直以来，被广泛地用于加速Windows上的游戏和计算应用程序，其DirectML可以让支持DirectX 12的GPU，执行高性能的数学运算，因此微软通过集成TensorFlow以及DirectML，让开发者可以在Windows，使用GPU执行完整的机器学习训练和推理功能。
而且这不只是让开发者可以在Windows，以GPU加速TensorFlow运算，这项支持还波及WSL，也就是说，开发者可以在任何使用DirectX 12 GPU的Windows或是WSL环境，执行或是训练TensorFlow模型。
微软解释，TensorFlow-DirectML是通过加入名为DML而非GPU的新设备，将TensorFlow和DirectML集成在一起，其新的核心集构建在DirectML API之上，而非像是现有的CPU和GPU核心，创建在Eigen函数库之上。
由于DirectML又是以Direct3D 12低端函数库开发，该绘图API是专为需要对资源分配和工作调度，进行绝对控制的高性能低延迟应用程序设计，因此DirectML与TensorFlow集成，还需要依赖设备Runtime负责在设备与主机间，管理设备内存、复制张量、记录GPU命令，以及调度工作。
