複数台のMacを連結してAIクラスターを作れる機能が「macOS Tahoe 26.2」で追加される

複数台のMacを連結してAIクラスターを作れる機能が「macOS Tahoe 26.2」で追加される – GIGAZINE

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「macOS タホ 26.2このバージョンでは、Thunderbolt 5 ポートを介して低遅延で Mac を接続する機能が追加され、AI クラスターの構築に役立つとされています。

macOS タホ 26.2 リリースノート | Apple 開発者向けドキュメント
https://developer.apple.com/documentation/macos-release-notes/macos-26_2-release-notes#RDMA-over-Thunderbolt

Mac では、SoC に内蔵されたメモリを CPU と GPU で共有するユニファイドメモリと呼ばれるメモリテクノロジが採用されています。これにより、GPUに大量のメモリを割り当て、大規模なAIモデルを高速に実行することが可能になります。例えば、M3 Ultraを搭載したMac Studio最大512GBのメモリを搭載でき、メモリの大部分をGPUに割り当てることで大規模なAIモデルを実行できるため、現地のAIユーザーから注目を集めている。

macOS Tahoe 26.2では新たに、Thunderbolt 5ポートを介した低遅延接続を可能にする「RDMA over Thunderbolt」と呼ばれる機能をサポートした。 Apple は RDMA over Thunderbolt を使用して複数の Mac を接続しています。MLXを用いたAI推論の性能が向上したと説明されている。

RDMA over Thunderbolt により、AI 研究者などが比較的低コストで AI クラスターを構築できるようになると期待されています。

また、AppleのAI研究部門に所属しています。アウニ・ハヌン2025 年 11 月 7 日、Mr.キミ K2 思考彼らは、1 秒あたり 15 トークンの速度で実行できたと報告しました。

新しい 1 兆パラメータの Kimi K2 Thinking モデルは、ネイティブフォーマットで 2 台の M3 Ultra で適切に動作します – 品質を損なうことはありません。

モデルは int4 で量子化対応トレーニング (qat) されました。

ここでは、mlx-lm のパイプライン並列処理を使用して、15 トークン/秒で約 3500 個のトークンを生成しました。 pic.twitter.com/oH5DPi7kAg

— アウニ・ハヌン (@awnihannun) 2025 年 11 月 7 日