- TinyCorp는 Apple 실리콘에서 Nvidia GPU 작업을 활성화하여 기대에 부응합니다.
- 이제 개발자는 RTX 카드가 장착된 MacBook에서 기본적으로 과도한 AI 워크로드를 실행할 수 있습니다.
- USB4의 기본 PCIe 지원으로 마침내 Apple 장치에 실행 가능한 GPU 경로가 제공되었습니다.
수년 동안 Apple MacBook에서 Nvidia GPU를 실행한다는 아이디어는 개발자와 하드웨어 매니아 모두에게 가능성이 낮은 것으로 간주되었습니다.
Intel 프로세서에서 벗어나 ARM 기반 M 시리즈 칩을 완전히 수용하기로 한 Apple의 결정은 Nvidia 및 AMD에 대한 공식 드라이버 지원이 종료됨을 의미합니다.
이 칩은 내장 iGPU를 사용하므로 macOS에서 외부 GPU 호환성이 필요하지 않습니다.
Apple의 하드웨어 설계로 인해 GPU 통합이 어려워졌습니다.
개발자와 매니아들은 오랫동안 자신만의 드라이버를 만들어 격차를 해소하려고 노력해 왔지만 성공은 제한적이었고 종종 신뢰할 수 없는 경우도 있었습니다.
소규모 AI 스타트업인 TinyCorp는 수년간 다른 사람들의 시도가 실패한 후 이제 실제 길을 찾았습니다.
USB 3을 통해 Apple 실리콘에서 실행되는 세계 최초의 외부 AMD GPU를 만드는 것으로 알려진 회사는 이제 Nvidia GPU가 USB 4 및 Thunderbolt 4 연결을 통해 M 시리즈 MacBook에서 작동하도록 하는 데 성공했습니다.
TinyCorp가 전체 기술 프로세스를 자세히 설명하지는 않았지만 성공 여부는 기본 PCIe 지원과 USB 4 및 Thunderbolt 4가 제공하는 더 높은 대역폭 활용도에 달려 있습니다.
이러한 표준은 GPU 도크와 같은 처리량이 높은 주변 장치용으로 설계되어 개발자에게 이전 USB3 인터페이스보다 더 깔끔한 경로를 제공합니다.
X에 대한 회사의 게시물은 USB4 도크를 통해 외부 Nvidia GPU에서 오픈 소스 Tnigrad 프레임워크를 실행하는 MacBook Pro M3 Max를 보여줍니다.
그러나 중요한 제한 사항이 있습니다. TinyCorp가 개발한 드라이버는 게임이나 디스플레이 렌더링보다는 AI 워크로드를 위해 특별히 고안되었습니다.
사용자는 외부 GPU가 모니터를 구동하거나 macOS 그래픽을 가속화할 것이라고 기대할 수 없습니다.
대신, 로컬 리소스에 의존하는 개발자에게 혁신을 가져올 수 있는 컴퓨팅 집약적인 AI 작업을 활성화하는 데 중점을 둡니다.
이 성과는 높은 GPU 성능을 요구하는 LLM 및 기타 AI 도구를 사용하는 사람들에게 직접적인 영향을 미칩니다.
Nvidia의 RTX 30, 40 또는 50 시리즈 GPU를 MacBook에 연결함으로써 개발자는 클라우드나 데이터 센터 환경에 전적으로 의존하지 않고도 대규모 데이터 세트를 처리하거나 로컬에서 모델을 훈련할 수 있습니다.
이러한 유연성으로 인해 Apple의 노트북은 AI 연구 및 기계 학습 실험과 더 관련성이 높아질 수 있지만 현재로서는 틈새 사용 사례로 남아 있습니다.
TinyCorp의 작업은 인상적이며 Apple 하드웨어와 Nvidia GPU를 어떤 용량으로든 결합하는 것은 많은 사람들이 상상하지 못했던 위업입니다.
그러나 맞춤형 드라이버와 외부 도크에 의존한다는 것은 이 솔루션의 장기적인 실용성이 아직 확인되지 않았음을 의미합니다.
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