M5 Max搭載「14インチMacBook Pro」がワークステーションを過去にする 80万円超の“最強”モバイル AI PCを試す：本田雅一のクロスオーバーデジタル（2/5 ページ）
GPUへの「Neural Accelerator」搭載はAI機能をどう変える？
M5チップファミリーには多様な進化が見られるが、中でも大きな違いとなっているのがGPUアーキテクチャの刷新だ。
ご存知のように、M5チップ（およびA19チップ）ファミリーのGPUコアには、「Neural Accelerator（ニューラルアクセラレータ）」というAI演算ブロックが組み込まれている。これはNVIDIAのRTX GPUシリーズにおける「Tensorコア」に近い処理回路で、行列演算をGPUコア内で直接かつ並列処理することによってAI処理を高速化できる。
従来の「Neural Engine」頼みだったAI処理に加えて、Metal 4で用意された「Tensor API」を通してGPUでAIタスクを回すことが可能になった。
ローカルLLMの実行では、その効果は顕著だ。Apple自身が最適化を行っている「MLXフレームワーク」を用いたテストでは、AIの計算負荷が最も高いプロンプト読み込み段階において、「Qwen3 8B」モデルを用いた約2万トークンの処理速度が「毎秒158.2トークン」から「毎秒578.7トークン」と、実に3.6倍強のスピードアップを果たしているという。これについては後ほど掘り下げて見てみよう。
M5 Maxチップでは、最大で128GBまでメモリを搭載可能なため、「Qwen3 Coder Next」（※1）のような巨大モデルでも、6bit量子化で圧縮すればローカルで“余裕”を持たせて稼働できる。
（※1）アリババのコーディング向けAIモデルで、パラメーターは800億
NVIDIAの小型スーパーコンピュータ「DGX Spark」と比べた場合、FP4（4bit浮動小数点量子化）やキャッシュの量子化をサポートするBlackwellアーキテクチャのGPUと正面から比較はできないものの、M5 Maxチップの方が共有メモリの帯域が広い（高速）こともあって、推論の速度（プロンプト処理）ではやや劣るが、最終的なトークン出力速度（生成処理）は本機の方が速いことが多かった。
もちろん、こうした高速化の恩恵は、さまざまなクリエイター向けツールでも受けることができる。しかし、今回のレビューで最も驚いたのはLLMを14型のノートブックMacで実用的に動かすことが可能だったことだ。
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