CUPERTINO / LONDON (IT BOLTWISE) – Apple hat mit MacOS Tahoe 26.2 eine neue Funktion eingeführt, die es ermöglicht, mehrere Macs zu einem leistungsstarken KI-Cluster zu verbinden. Diese Innovation richtet sich an Entwickler und Forscher, die große Sprachmodelle lokal ausführen möchten und dafür erhebliche Rechenleistung benötigen.
Apple hat mit der Einführung von MacOS Tahoe 26.2 einen neuen Weg eingeschlagen, um den steigenden Anforderungen an Speicher und Rechenleistung für KI-Anwendungen gerecht zu werden. Die neue Funktion ermöglicht es, mehrere Macs über Thunderbolt 5 zu einem Cluster zu verbinden, was besonders für Entwickler und Forscher von Interesse ist, die große Sprachmodelle lokal ausführen möchten. Diese Entwicklung könnte die Art und Weise, wie KI-Entwicklungsarbeit auf Mac-Hardware durchgeführt wird, grundlegend verändern.
Ein bemerkenswerter Aspekt dieser Neuerung ist die Möglichkeit, vier Mac Studio-Geräte zu einem Cluster zu verbinden, das gemeinsam auf bis zu 2 TByte Unified Memory zugreifen kann. Dies ist ausreichend, um das Kimi-K2-Thinking-Modell mit einer Billion Parametern zu betreiben. Im Vergleich zu früheren Clustering-Versuchen, die oft an Bandbreitenbeschränkungen scheiterten, schöpft die neue Lösung die volle 80-GB/s-Kapazität von Thunderbolt 5 aus.
Die Hardwareanforderungen für diese Clustering-Funktion sind spezifisch: Sie ist kompatibel mit den Modellen M4 Pro Mac Mini, M4 Pro/Max Macbook Pro und Mac Studio mit Thunderbolt 5. Anwender benötigen lediglich Standard-Thunderbolt-5-Kabel, um die Macs zu verbinden, ohne dass spezialisierte Netzwerkhardware erforderlich ist. Apple demonstrierte einen Cluster aus vier Mac Studio, der das Kimi-K2-Thinking-Modell ausführte und dabei weniger als 500 Watt verbrauchte.
Interessanterweise bringt das MacOS-Tahoe-26.2-Update auch MLX-Framework-Unterstützung für die Neural Accelerators des M5-Chips. Diese Integration könnte die KI-Inferenz-Performance auf kompatibler Hardware verbessern, obwohl Tests mit dem M5-Macbook-Pro noch ausstehen. Apples Open-Source-Projekt MLX gewinnt zunehmend an Bedeutung bei Entwicklern, die mit Machine Learning auf Mac-Hardware arbeiten.
Die Kosten für die Implementierung eines solchen Clusters sind nicht unerheblich. Ein Mac Studio mit 512 GByte Unified Memory und M3-Ultra-Chip beginnt bei knapp 12.000 Euro. Dennoch könnte sich die Investition für bestimmte Anwendungen lohnen, insbesondere wenn man die Vorteile der lokalen Verarbeitung großer Sprachmodelle in Betracht zieht.
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