ここで、なぜあえてMacでNVIDIA GPUを動かす必要があるのか、その背景を整理しておきたい。開発環境としてMacは非常に優秀であり、MLXの登場によってローカルでの試行錯誤は格段に快適になった。
しかし、プロダクトとして本番環境(サーバサイド)で動かすとなると、依然としてCUDAが事実上の標準であるという現実は変わらない。
また、NVIDIAが卓上ワークステーション向け製品「DGX Spark」を展開するなど、個人のデスク上でAI開発を完結させるというトレンドも強まっている。
こうした流れの中で、Macを使い続けながらCUDA環境にアクセスできる「TinyGPU」は、まさにローカルAIユーザーが待ち望んでいた「決定打」になり得る存在だ。
そこで今回は、下記の検証環境を用意した上で、TinyGPUを実際に導入して使い勝手を確かめてみた。
接続インタフェースには、最新のThunderbolt 5を採用した。ここで注意したいのは、使用したドック(DEG2)の仕様だ。Thunderbolt 5は双方向で最大80Gbps、ブーストモードが働くと一方向で最大120Gbpsの帯域を持つが、PCIeとしては4.0 x4(4レーン)の制限を受ける。
それでは早速、Mac StudioへTinyGPUを導入する手順を詳しくチェックしていこう。
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