【衝撃】Mac Studioクラスター vs M3 Ultra！Apple Siliconで超巨大LLMを動かす！
【衝撃】Mac Studioクラスター vs M3 Ultra！Apple Siliconで超巨大LLMを動かす！
機械学習モデルの実行は、膨大なメモリと高い並列処理能力が求められます。NVIDIAのH100のような専用GPUは強力ですが、非常に高価で消費電力も大きく、VRAM容量にも限界があります。そこで注目されているのが、Apple Siliconを搭載したMac Studioです。Apple Siliconは、専用GPUに比べてはるかに安価で、超低消費電力でありながら、大量のユニファイドメモリを搭載できるため、ローカルでLLM（大規模言語モデル）を実行する新たな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、700億パラメータモデルのような巨大なLLMも、Mac Studio単体で実行可能です。しかし、さらに大規模なLLM（4050億パラメータのLlamaや6710億パラメータのDeepSeek R1など）を実行するには、単一のマシンではメモリが不足します。そこで、複数のMac Studioを連携させたクラスターを構築する試みが行われました。
Mac StudioクラスターでLLMを分散処理
今回の検証では、4台のMac Studio（M4 Max、各128GBメモリ）をクラスター化し、さらにM3 Ultraを搭載したMac Studio（512GBメモリ）を加えて、超巨大LLMの実行を試みました。MLX Distributedというツールを使用し、モデルの負荷を各マシンに分散させることで、単一のマシンでは実行不可能なモデルも動作させることが可能になります。
検証の結果、DeepSeek R1 6710億パラメータモデルのような巨大なLLMも、Mac Studioクラスターで実行できることが判明しました。ただし、メモリの均等な分散や、各マシンの性能差を考慮した負荷分散など、チューニングにはまだ課題が残されています。しかし、この試みは、Apple SiliconがLLMのローカル実行において、非常に大きな可能性を秘めていることを示しています。
ネットの反応
Mac Studioでクラスター組むとか、もう変態の域だろ。
Apple Siliconのユニファイドメモリは、LLMに最適だな。
これだけやってもまだメモリが足りないLLMの規模が恐ろしい。
AIの所感
Mac Studioクラスターによる超巨大LLMの実行は、AI技術の進化がハードウェアの限界を押し広げていることを鮮明に示しています。Apple Siliconの優れたメモリ統合と電力効率は、LLMのようなメモリを大量に消費するタスクにおいて、NVIDIAの専用GPUとは異なるアプローチで新たな可能性を切り開いています。今回の検証は、まだ実験段階ではありますが、将来的には、より多くのユーザーが手元のMacで大規模なAIモデルを動かせるようになる未来を予感させます。しかし、モデルの規模が大きくなるにつれて、メモリの制約や分散処理の複雑さといった課題も顕在化します。AIの進化は止まりませんが、それを支えるハードウェアとソフトウェアの技術もまた、常に新たな挑戦を続けていく必要があるでしょう。この試みは、AIがもたらす未来が、単なるクラウド上のサービスだけでなく、私たちの手元のデバイスで実現される可能性を秘めていることを示唆しています。