【悲報】M4 Mac Miniクラスター爆誕！しかしその実用性は？
M4 Mac Miniクラスターは、複数のM4 Mac Miniコンピューターを接続し、機械学習（ML）や大規模言語モデル（LLM）などの並列処理を必要とするタスクで連携させることを指します。このセットアップは、M4チップのパフォーマンス、電力効率、そしてCPUとGPUが同じメモリを共有できるユニファイドメモリアーキテクチャを活用しています。
M4 Mac Miniクラスターの主な側面と発見:
- 目的: クラスターは、機械学習研究のためのLLMの作成など、並列処理の恩恵を受ける大規模なデータセットや高負荷タスクの処理に最適です。
- 接続性: 従来のクラスターがイーサネットを使用するのに対し、M4 Mac MiniクラスターはThunderbolt Bridgeを利用してノード間の高速通信（Thunderbolt 4で40Gb/s、Thunderbolt 5で80Gb/s）を実現し、データ転送を大幅に高速化し、より大きなデータパケットを可能にします。
- 電力効率: 注目すべき利点は、その低い消費電力です。5台のM4 Mac Miniのクラスターは、単一の高性能グラフィックカードよりも少ない電力で動作するため、エネルギー効率と運用コストの低減を重視するユーザーにとって魅力的です。
- パフォーマンスに関する考慮事項:
- 小規模なMLモデルの場合、Mac Miniクラスターは単一のデバイスと比較して大きなパフォーマンス向上をもたらさない可能性があります。
- 大規模なモデルの場合、十分なメモリを備えた単一のより強力なM4 ProまたはM4 Max Macの方が、ベースM4 Mac Miniのクラスターよりも優れたパフォーマンスを発揮することがよくあります。
- 特に直接Thunderbolt接続ではなくThunderboltハブを使用する場合、ネットワークのボトルネックによってパフォーマンスが影響を受ける可能性があります。
- ソフトウェア: これらのクラスターを動作させるために、Apple Siliconでの効率的な機械学習研究のために設計されたオープンソースの配列フレームワークであるAppleのMLXが使用されます。
- 実用性: 実験的なコンピューティングとしては魅力的ですが、M4 Mac Miniクラスターは、特に一般的なMacユーザーにとって、常に最も効率的なソリューションであるとは限りません。単一の強力なMacの能力を超えている場合や、特定の機械学習タスクにおいて従来のGPUセットアップに代わる費用対効果が高くエネルギー効率の良い代替手段を求める場合に最適です。
