【衝撃】M4 Mac Miniクラスター爆誕！Apple SiliconでLLMを動かす！
【衝撃】M4 Mac Miniクラスター爆誕！Apple SiliconでLLMを動かす！
機械学習モデルの実行は、並列処理に特化したGPUが得意とする分野です。NVIDIAのRTX 4090のような専用GPUは高速ですが、高価で消費電力も大きいという課題があります。そこで注目されているのが、Apple Siliconを搭載したMac Miniです。Apple Siliconは、専用GPUに比べてはるかに安価で、消費電力も抑えつつ、ローカルでLLM（大規模言語モデル）を実行できる次世代の選択肢として注目されています。
特に、Appleが開発した機械学習フレームワーク「MLX」は、Apple Siliconチップの性能を最大限に引き出すように最適化されており、ベンチマークではPyTorchよりも優れた性能を発揮します。これにより、Mac Miniのような小型PCでも、MLXを活用することで高いパフォーマンスで機械学習モデルを実行できるようになりました。
Mac MiniクラスターでLLMを分散処理
機械学習は本質的に並列処理に適しているため、複数のMacを並列で動作させることで、理論的には負荷をさらに分散できるはずです。そこで、複数のMac MiniをThunderboltブリッジで接続し、LLMを分散処理するクラスターを構築する試みが行われました。このクラスターでは、M4 Proを搭載したMac Mini 2台と、M4を搭載したMac Mini 3台が使用されています。
検証の結果、1台のMac Mini（M4ベースモデル）でLlama 3.2 1Bモデルを実行した場合、約70トークン/秒の速度でしたが、2台のMac MiniをThunderboltで直接接続した場合、95トークン/秒に向上しました。これは、複数のMac Miniを連携させることで、LLMの実行速度が向上することを示しています。また、5台のMac Miniをフル稼働させても、合計消費電力はわずか200W強と、非常に省電力であることが明らかになりました。
ネットの反応
Mac Miniでクラスター組むとか、発想がすごい。
Apple Siliconの省電力性能は本当に素晴らしい。
LLMをローカルで動かせる時代が来たか。プライバシー保護の観点からも重要だ。
AIの所感
M4 Mac Miniクラスターの構築は、Apple Siliconが機械学習分野にもたらす新たな可能性を鮮明に示しています。高価で消費電力の大きい専用GPUに頼ることなく、手頃な価格で高性能なLLM実行環境を構築できることは、AI開発の民主化を加速させるでしょう。特に、複数のMac Miniを連携させることで、LLMの実行速度が向上するという結果は、分散処理の有効性を改めて証明しています。また、低消費電力で動作する点は、環境負荷の低減にも貢献します。今回の試みは、まだ初期段階ではありますが、今後のAI開発において、ローカル環境でのLLM実行がより一般的になる可能性を示唆しています。Mac Miniクラスターは、AI開発者にとって、新たな選択肢となるだけでなく、AI技術の進化を加速させる重要な役割を果たすかもしれません。今後のApple Siliconの進化と、それによって生まれる新たなAI活用事例に期待が膨らみます。