さて、Mac Studioへリプレースするに至った理由はこれくらいにして、Mac Studioは自作PCをベースにしたローカルLLMサーバと比べ、どの程度パフォーマンスを発揮するのか確かめてみよう。
検証には、複数のモデルを用いて応答速度(トークン生成速度)を測定できる「llm-benchmark」を利用し、旧環境(自作PC)と新環境(Mac Studio)のスコアを比較した。
こうして比較すると、最も差が開いた「phi4:14b」においてもMac Studioは自作PCの約80%の速度を維持している。24GBのグラフィックスメモリを誇るRadeon RX 7900 XTXに対し、ここまで肉薄している点は特筆に値する。
驚嘆すべきは、パラメータ数1170億を超える超大型モデルの挙動だ。OSの安定性を損なうことなく、ハイエンドGPU搭載機とそん色ないパフォーマンスを発揮するその実力には圧倒された。
自作PCの約8割という高い性能を確認できたところで、次に注目すべきは消費電力だ。省電力性に定評のあるApple Siliconだが、ワークステーションであるMac Studioにおいてもその優位性は保たれているのだろうか。
ラトックシステム製のワットチェッカーを用いて、ベンチマーク実行中の電力消費をリアルタイムで測定した。
負荷時の平均消費電力は122.0W、最大でも134.9Wにとどまった。Radeon RX 7900 XTX搭載機に匹敵する演算能力を有しながら、この低い消費電力で済むのは驚異的と言わざるを得ない。
単位電力あたりの性能、いわゆる「ワットパフォーマンス」において、Mac Studioは圧倒的な優位性を誇る。ランニングコストを大幅に抑制しつつ、高負荷なAIタスクをこなせる理想的な環境が手に入った。
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