Videoblogeris demonstrēja Apple Mac mini jaunos procesora M4 datorkopni. Dažkārt tas ir labāk nekā jaudīga videokarte.
Daudzi uzskata, ka jaudīgāka datora iegūšana nozīmē viena dārga ierīces iegādi. Tomēr ir arī citi veidi, kā veikt lielu aprēķinu apjomu. Klastru koncepcija ļauj izmantot daudzus datorus vai vismaz aprēķinu vienības. Sadarbojoties uzdevumu paralēlai veikšanai, būtiski saīsinās apstrādes laiks.
Youtube video entuziasts Alekss Ziskinds demonstrē klastera aprēķinu konfigurāciju ar pieciem M4 Mac mini. Klasteris saņem uzdevumus, kas tiek sadalīti starp visām mašīnām. Parastiem maziem klasteriem vajadzīga Ethernet tīkls savienojumam starp mezgliem, bet youtuberis ir izmantojis Thunderbolt savienojuma potenciālu, izmantojot Thunderbolt Bridge. Tas ļauj paātrināt savienojumu starp mezgliem, kā arī nosūtīt lielākus datu paketes.
Ethernet var strādāt ar ātrumu 1 Gbit/s parastos apstākļos vai līdz 10 Gbit/s, ja ir atbilstoši datori ar atbalstu šim ātrumam. Savukārt Thunderbolt Bridge sasniedz ātrumu līdz 40 Gbit/s Thunderbolt 4 portiem vai 80 Gbit/s Thunderbolt 5 divvirzienu režīmā M4 Pro un M4 Max čipu modeļiem.
Ziskinds norāda, ka Apple Silicon izmantot klastera aprēķiniem var būt izdevīgāk nekā PC ar jaudīgu videokarti. Datu apstrāde, izmantojot GPU, atkarīga no būtiska pieejamās videokartes atmiņas apjoma. Grafikā karte tas var būt, piemēram, 8 GB, kas nav tik daudz pat spēlēm. Apple Silicon vienotās atmiņas izmantošana mazāk ierobežo konfigurāciju un ļauj izmantot lielākus apjomus — grafikas procesoram Apple Silicon faktiski ir pieejama daudz lielāka atmiņa, it īpaši Mac ar 32 GB RAM gadījumā.
Turklāt videokartes patērē daudz enerģijas. Ievērojams patēriņš nozīmē lielākas tekošās ekspluatācijas izmaksas. Izrādījies, ka Mac mini datori patērē ļoti maz — piecu Mac mini datoru klasteris patērē mazāk nekā viena augstas veiktspējas videokarte.
Lai palaistu klasteri, Alekss Ziskinds izmanto MLX, Apple atvērtā pirmkoda projektu, kas aprakstīts kā "masīva struktūra, kas paredzēta efektīvai un elastīgai mašīnmācīšanās izpētei uz Apple Silicon". MLX izmanto parasto izkliedētās aprēķināšanas metodoloģiju MPI. Projekta ietvaros iespējams startēt vairākus Mac datorus ar dažādām veiktspējām, neradot lielus izdevumus tehnikai. Starp citu, MLX ir optimizēts maziem klasteriem.
Efektīvs, bet ne vienmēr
Lai gan vairāku Mac mini apvienošana klasterī šķiet pievilcīga, no tā negūst labumu katrs uzdevums. Nav praktiski nekāda ieguvuma no parastas Mac lietošanas laikā - programmu palaides, spēļu utt. Tehnoloģija paredzēta, lai apstrādātu lielus datu masīvus vai augstas intensitātes uzdevumus, kas gūst ieguvumus no paralēlas apstrādes. Tas padara klasteri ideālu mākslīgās intelekta darbam, īpaši valodas modeļu (LLM) jomā.
Arī tas nav vieglākais veids, kā izmantot datoru parastam Mac lietotājam. Pārbaudes laikā Ziskinds atklāja, ka Mac ar M4 Pro iegādāšanās nodrošina lielāku LLM veiktspēju nekā divi M4 datori klasterī. Šāds klasteris var noderēt, ja nepieciešama lielāka veiktspēja, nekā var iegūt no viena jaudīga Mac. Ja modelis ir pārāk liels, lai to palaistu uz viena Mac, piemēram, atmiņas ierobežojumu dēļ, klasteris var piedāvāt vairāk.
Entuziasts apgalvo, ka šajā posmā augstas klases Mac ar M4 Max un lielu atmiņu ir efektīvāks nekā klasteris ar mazāk jaudīgiem mašīnām. Bet, ja uzdevuma prasības kaut kādā veidā pārsniedz visaugstāko Mac konfigurāciju, klasteris var palīdzēt.
Tomēr joprojām pastāv daži ierobežojumi, kuriem jāpievērš uzmanība. Eksperimentatoram bija jāizmanto Thunderbolt mezgls, lai savienotu mezglus ar saimniekdatoru, kas samazināja pieejamo caurlaidību. Tiešs datoru savienojums atrisināja problēmu, bet šī metode ierobežo pieejamo portu skaitu un iespēju mērogot. Arī jāpievērš uzmanība temperatūrai — galvenais Mac mini konfigurācijā bija ārkārtīgi karsts. Alekss Ziskinds atzina Mac mini tīkla torņa eksperimentu par interesantu, bet neplāno to izmantot ilgtermiņā.
Avots: Apple Insider
Komentāri (0)
Šobrīd nav neviena komentāra