MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) in lokalen Umgebungen stellt oft hohe Anforderungen an die Hardware, insbesondere an den Speicher. Ein innovatives Experiment zeigt, wie vier Mac minis mit Thunderbolt 5 zu einem leistungsfähigen KI-Cluster verbunden werden können.
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Die Herausforderung, große KI-Modelle lokal auszuführen, erfordert erhebliche Speicherressourcen. Ein Experiment mit vier Mac minis, die jeweils mit 48 GB RAM ausgestattet sind, zeigt, wie diese Geräte mithilfe der experimentellen Open-Source-Software Exo zu einem Cluster verbunden werden können. Diese Konfiguration ermöglicht es, insgesamt 192 GB Speicher zu nutzen, was für die Ausführung von KI-Sprachmodellen von Vorteil ist.
Der Einsatz von Thunderbolt 5 als Verbindungstechnologie ist ein zentraler Aspekt dieses Experiments. Thunderbolt 5 bietet theoretisch eine Bandbreite von bis zu 80 GB/s, was die Datenübertragung zwischen den Mac minis erheblich beschleunigt. Dies ist besonders wichtig, da die interne Speicherbandbreite eines einzelnen Mac mini mit M4 Pro bei 273 GB/s liegt, was für die Verarbeitung großer Datenmengen entscheidend ist.
Die Software Exo, die in diesem Experiment verwendet wird, ist darauf ausgelegt, die Rechenleistung mehrerer Geräte zu bündeln. Sie verteilt die Last großer KI-Sprachmodelle dynamisch auf alle im Cluster vorhandenen Geräte. Dies ermöglicht es, Modelle auszuführen, die den Speicher eines einzelnen Geräts übersteigen. Allerdings zeigte sich in der Praxis, dass die Inferenzgeschwindigkeit im Clusterbetrieb langsamer war als auf einem einzelnen Mac mini, was auf die begrenzte Bandbreite der Thunderbolt-Verbindung zurückzuführen ist.
Ein weiterer interessanter Aspekt des Experiments ist der Vergleich der Leistung der Mac minis mit anderen Hardwarekonfigurationen. Während ein einzelner Mac mini mit 48 GB RAM bei der Ausführung kleinerer Modelle beeindruckende Ergebnisse liefert, zeigt sich, dass ein dedizierter KI-PC mit einer leistungsstarken Grafikkarte wie der RTX 4090 bei größeren Modellen deutlich schneller ist. Dennoch bietet der Mac mini eine kostengünstigere Alternative, insbesondere wenn man die Größe und den Energieverbrauch berücksichtigt.
Die Ergebnisse dieses Experiments sind vielversprechend, auch wenn die Software Exo noch in einem frühen Entwicklungsstadium ist und mit einigen Herausforderungen zu kämpfen hat. Die Möglichkeit, größere Modelle lokal auszuführen, ohne auf teure Grafikkarten angewiesen zu sein, könnte in Zukunft eine interessante Option für Entwickler und Unternehmen darstellen, die auf lokale KI-Lösungen setzen möchten.
Insgesamt zeigt das Experiment, dass die Kombination aus Mac minis und Thunderbolt 5 eine leistungsfähige Plattform für KI-Anwendungen darstellen kann, auch wenn noch einige Hürden zu überwinden sind. Die Entwicklung von Exo und die Optimierung der Cluster-Technologie könnten in Zukunft neue Möglichkeiten für die lokale Ausführung von KI-Modellen eröffnen.
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