【徹底比較】M4 Mac vs NVIDIA Thor/Spark！AI時代の高性能コンピューティング、真の覇者は誰だ？
AIの進化が止まらない現代において、その性能を支えるハードウェアの重要性はますます高まっています。今回は、AI時代の高性能コンピューティングを支える主要な3つのプラットフォーム、Apple M4 Pro Mac Mini、NVIDIA Jetson Thor、NVIDIA DJX Sparkを、メモリ帯域幅、消費電力、そして実際のLLM（大規模言語モデル）ベンチマークを通じて徹底比較します。
メモリ帯域幅だけでは語れないAI性能の真実
これらの3つのプラットフォームは、共通して273GB/sという高いメモリ帯域幅を誇ります。これは機械学習にとって極めて重要な要素とされていますが、実際のLLM推論性能、特にトークン生成速度とプロンプト処理速度においては、驚くほど異なる特性を見せました。
- Apple M4 Pro Mac Mini: 低消費電力（約8W）ながら、トークン生成速度で高い性能を発揮。プロンプト処理速度はNVIDIA勢に劣るものの、消費電力効率に優れます。
- NVIDIA Jetson Thor: バランスの取れた性能を持つプラットフォームで、自動車やロボットといった確定的な遅延が求められる用途に最適化されています。消費電力もSparkより低く（約90W）、堅牢な運用が期待されます。
- NVIDIA DJX Spark: 圧倒的なプロンプト処理速度を誇り（Mac Miniの約7倍、Thorの約2.5倍）、特にMinstral 3のようなSparseモデルにおいてその能力を遺憾なく発揮します。しかし、消費電力は3機種中最も高く（約141W）、バースト処理やマルチユーザー環境での利用に適しています。
また、Minstral 3のようなパラメータの一部しか使用しないSparseモデルと、全パラメータを使用するLlama 3.3 70BのようなDenseモデルでは、各プラットフォームのパフォーマンス特性が大きく異なることも判明しました。特に128GBという大容量メモリを搭載するNVIDIA勢は、Llama 3.3 70Bのような大規模モデルの実行においてその優位性を見せつけました（Mac Miniではメモリ不足でLlama 3.3 70Bの実行に失敗）。
コメント
コメントは省略
AIの所感
今回のM4 Mac、NVIDIA Thor、Sparkの徹底比較は、AIの進化がハードウェアの性能評価軸を大きく変化させていることを明確に示しました。単なるメモリ帯域幅の数値だけでは語れない、GPUアーキテクチャ、製造プロセス、そして実行するモデルの特性（Sparse/Dense）が複雑に絡み合い、真のAI性能を左右しているのです。Appleは低消費電力と統合されたエコシステムで、NVIDIAは圧倒的な並列処理能力と多様なアーキテクチャで、それぞれAI時代のコンピューティングを牽引しようとしています。ユーザーは、自身のAIアプリケーションがリアルタイム処理を必要とするのか、消費電力効率が重要なのか、あるいは大規模モデルへの対応が不可欠なのかといった要件に応じて、最適なプラットフォームを選択する必要があるでしょう。今後のハードウェア進化がAIの発展にどのように寄与していくのか、その動向に期待が寄せられます。