【衝撃】Mac Studioクラスター vs M3 Ultra！LLM処理能力の限界に挑む
【衝撃】Mac Studioクラスター vs M3 Ultra！LLM処理能力の限界に挑む
今回は、複数のMac Studioを連携させたクラスターと、M3 Ultra搭載のMac Studioを比較し、LLM（大規模言語モデル）の処理能力の限界に挑む動画をご紹介します。Apple Siliconが、高価なNVIDIA GPUにどこまで対抗できるのか、興味深い検証結果が明らかになりました。
Mac Studioクラスターの構築とMLX Distributed
LLMの実行には大量のメモリが必要であり、NVIDIAのH100やRTX 5090のようなハイエンドGPUは高価で消費電力も大きいです。一方、Apple Siliconは、ユニファイドメモリによりCPUとGPUがメモリを共有できるため、大容量のモデルを効率的に実行できます。
動画では、複数のM4 Max Mac Studio（各128GBメモリ）を連携させたクラスターを構築し、Appleが開発した機械学習フレームワーク「MLX」の分散処理機能「MLX Distributed」を活用しています。これにより、LLMの処理を複数のマシンに分散させ、より大規模なモデルの実行を可能にしています。
LLM処理能力の比較：クラスター vs M3 Ultra
検証では、Deepseek Coder V2 Light Instructのような小規模なモデルでは、MLX Distributedを使用することで、単一のMac Studioよりも高速な処理が可能になることが示されました。しかし、Deepseek R1（6710億パラメータ）のような超大規模モデルでは、単一のMac Studioではメモリ不足で実行できませんでした。
そこで、M3 Ultra搭載のMac Studio（512GBメモリ）が登場します。このM3 Ultraは、単一のマシンでDeepseek R1のような大規模モデルをスムーズに実行できることが示されました。クラスターとM3 Ultraの比較では、小規模モデルではクラスターが優位に立つものの、大規模モデルではM3 Ultraが単一マシンで実行できるという点で優位性を示しました。
結論：LLM実行にはメモリ容量が鍵
今回の検証から、LLMの実行においては、メモリ容量が最も重要な要素であることが再確認されました。小規模なモデルであればクラスターで効率的に処理できますが、超大規模なモデルを扱う場合は、M3 Ultraのような大容量メモリを搭載した単一の高性能マシンが有利です。また、MLX Distributedのような分散処理技術はまだ発展途上であり、異なるスペックのマシンを組み合わせた場合の最適化には課題が残されています。
Apple Siliconは、LLMのローカル実行において、高価なNVIDIA GPUに代わる魅力的な選択肢となりつつあります。今後のMLXフレームワークの進化と、より大容量メモリを搭載したApple Siliconチップの登場に期待が高まります。