Apple untersucht Verteilung von GPU-Berechnungen auf Macs

Apples Forschungsteam hat eine Systemstudie namens Minions veröffentlicht, die darauf abzielt, die ungenutzte GPU-Leistung von Mac-Computern zu einer dynamischen virtuellen GPU-Cloud zu bündeln. Die Initiative soll die Ausführung von groß angelegten maschinellen Lerninferenzaufgaben beschleunigen, indem vorhandene Hardware effizient genutzt wird.

Traditionelle KI-Inferenzen stützen sich oft auf kostspielige, zentralisierte GPU-Cluster, deren Skalierung langsam ist und die zu erheblichen Wartezeiten führen können. Viele Macs, die für Aufgaben wie Büroarbeit, Surfen und Content-Erstellung verwendet werden, verfügen über GPUs, die über lange Zeiträume ungenutzt bleiben. Minions soll dieses Problem durch die Nutzung dieser unterausgelasteten Rechenressourcen lösen.

Das System besteht aus mehreren Komponenten: Ein Minion Server verwaltet Aufgaben und verteilt Teilaufgaben an Geräte. Eine PostgreSQL-Datenbank speichert Metadaten über den Status von Aufgaben und Geräten. Ein Minion Executor auf jedem Mac führt die Inferenz lokal mit seiner Apple Silicon GPU durch. Ein Minion Watchdog überwacht die Geräte auf Verbindungsabbrüche oder Schlafzustände und weist nicht abgeschlossene Aufgaben anderen verfügbaren Rechnern zu.

Apples Tests zeigen, dass Aufgaben, die zuvor aufgrund begrenzter zentralisierter GPU-Ressourcen über 10 Stunden Wartezeit erforderten, nun mit Minions in wenigen Minuten abgeschlossen werden können. Dieser Ansatz reduziert die Infrastrukturkosten, da keine zusätzliche GPU-Hardware benötigt wird. Die Forschung wird derzeit jedoch eher als interne Unternehmenslösung denn als Endverbraucherprodukt betrachtet, wobei Datenschutz- und Governance-Aspekte bei der geräteübergreifenden Nutzung berücksichtigt werden.