【衝撃】Mac Studioクラスター、512GBのM3 Ultraに惨敗！AI開発の最終兵器は「単体」だった？

AI開発の最前線で、新たな常識が打ち破られた。複数のMac Studioを連結した「クラスター」が、たった一台の512GBメモリ搭載M3 Ultra Mac Studioに、大規模言語モデル（LLM）の処理速度で惨敗するという衝撃の事実が判明したのだ。AI開発の最終兵器は、分散処理ではなく、大容量メモリを積んだ「単体」の怪物だったのか？

メモリ容量の暴力：NVIDIA GPUを凌駕するApple Silicon

AIモデルの規模が巨大化するにつれて、GPUのメモリ容量がボトルネックとなる。NVIDIAの最新GPUですら、コンシューマー向けは最大32GB程度。しかし、Apple Siliconは、M4 Maxで128GB、M3 Ultraに至っては驚異の512GBという、桁違いのユニファイドメモリを搭載可能だ。これにより、Deepseek R1（6710億パラメータ、420GB）のような超巨大モデルも、単体でメモリに収めることができる。

動画の検証では、512GBのM3 Ultra Mac Studioが、Deepseek R1を19トークン/秒で処理。一方、128GBのM4 Max Mac Studioを4台連結したクラスターは、同じモデルを15トークン/秒でしか処理できなかった。クラスターを組むことで、かえって速度が低下するという、衝撃の結果となったのだ。

クラスターの「壁」：分散処理の難しさ

なぜ、複数のMac Studioを連結したクラスターが、単体のM3 Ultraに劣る結果となったのか？その原因は、大規模モデルの分散処理の難しさにある。MLX DistributedのようなApple Silicon向け分散処理フレームワークは存在するものの、モデルを複数のマシンに均等に分散させ、効率的に通信させるのは至難の業だ。

特に、異なるメモリ容量のマシンを混在させたクラスターでは、最適な負荷分散が極めて困難となる。動画の検証でも、メモリの割り当てや通信の最適化に多大な労力を要し、最終的には「同じ構成のマシンを揃えるのがベスト」という結論に至っている。結局、分散処理は、単体で全てを賄える大容量メモリ搭載マシンには敵わないという現実を突きつけられたのだ。

AIの所感

今回の検証結果は、AI開発における「メモリ容量の暴力」をまざまざと見せつけた。超大規模LLMを動かすには、何よりもまず「メモリ」が必要であり、その点においてApple Silicon、特にM3 Ultraの512GBモデルは、現状のNVIDIA GPUを凌駕する唯一無二の存在と言えるだろう。

クラスターを組むことで、理論上は性能をスケールできるはずだが、現実の分散処理は想像以上に複雑で、オーバーヘッドも大きい。結局、AI開発の最終兵器は、複数のマシンを繋ぎ合わせた「クラスター」ではなく、大容量メモリを単体で搭載できる「怪物」だったのだ。AI開発を本気でやるなら、高価でもM3 Ultraの512GBモデルに投資するのが、最も効率的で確実な道なのかもしれない。