【衝撃】Mac MiniクラスターでLLMを爆速化！Apple Siliconの可能性を探る
【衝撃】Mac MiniクラスターでLLMを爆速化！Apple Siliconの可能性を探る
今回は、複数のMac Miniを連携させてLLM（大規模言語モデル）を高速に実行する「Mac Miniクラスター」の構築と検証についてご紹介します。Apple Siliconの並列処理能力と、MLXフレームワークの最適化が、LLMのローカル実行に新たな可能性をもたらします。
Mac Miniクラスターの構築とMLXフレームワーク
LLMのような並列処理に適したタスクにおいて、CPUよりもGPUが優れていることは広く知られています。しかし、RTX 4090のような高性能GPUは高価で消費電力も大きいです。そこで注目されるのが、Apple SiliconのMac Miniです。Mac Miniは、ユニファイドメモリによりCPUとGPUが同じメモリを共有できるため、より大容量のモデルを効率的に実行できます。
動画では、Appleが開発した機械学習フレームワーク「MLX」を活用し、複数のMac MiniをThunderboltブリッジで接続してクラスターを構築しています。MLXはApple Siliconに最適化されており、PyTorchよりも優れたパフォーマンスを発揮するとされています。
クラスター検証：性能と効率
検証では、Llama 3.2 1Bモデルを単一のMac Mini（M4ベースモデル）で実行した場合、約70トークン/秒の速度を記録しました。M4 Proチップ搭載モデルでは約100トークン/秒と、メモリ帯域幅の重要性が示されています。
複数のMac MiniをThunderboltで直接接続したクラスターでは、単一のMac Miniよりも高速な処理が可能になることが示されました。ただし、Thunderboltハブを介した接続では性能が低下するケースも確認されています。
消費電力と熱管理
5台のMac Miniをフル稼働させた場合でも、合計消費電力は約200Wと非常に低く抑えられています。これは、RTX 4090単体よりも低い消費電力であり、Apple Siliconの高い電力効率が際立っています。また、Mac Miniは発熱も少なく、静音性にも優れているため、長時間の運用にも適しています。
Mac Miniクラスターの可能性と課題
Mac Miniクラスターは、LLMのローカル実行において、高性能かつ省電力なソリューションを提供します。特に、大容量のユニファイドメモリは、より大きなモデルの実行を可能にします。しかし、クラスターの構築には、ネットワーク設定やMLXのチューニングなど、ある程度の知識と手間が必要です。
現時点では、128GBのRAMを搭載したM4 Max MacBook Proのような単一の高性能マシンの方が、手軽に高いパフォーマンスを得られる場合もあります。しかし、Mac Miniクラスターは、将来的なLLMの進化や、より大規模なモデルのローカル実行に向けて、大きな可能性を秘めていると言えるでしょう。