El videoblogger demostró un clúster informático de nuevos Apple Mac minis alimentados por un procesador M4. A veces es mejor que una tarjeta gráfica potente.
Mucha gente piensa que conseguir un ordenador más potente significa comprar un aparato caro. Pero hay otras formas de realizar un gran número de cálculos. El concepto de clúster permite utilizar muchos ordenadores, o al menos unidades de cálculo. Trabajando juntos para ejecutar tareas en paralelo se consigue una reducción significativa del tiempo de procesamiento.
En un vídeo de YouTube, el entusiasta Alex Ziskind demuestra cómo configurar la computación en clúster utilizando cinco M4 Mac mini. El clúster recibe tareas que se distribuyen a todas las máquinas. Los clústeres pequeños típicos se basan en una red Ethernet para comunicarse entre nodos, pero YouTuber ha aprovechado la potencia de la conectividad Thunderbolt con el puente Thunderbolt. Esto acelera significativamente la comunicación entre nodos y también permite enviar paquetes de datos más grandes.
Ethernet puede funcionar a 1 Gbps en condiciones normales, o hasta 10 Gbps si se dispone de los ordenadores adecuados para soportar esa velocidad. Thunderbolt Bridge, por su parte, alcanza velocidades de hasta 40 Gbps para puertos Thunderbolt 4 u 80 Gbps para Thunderbolt 5 en modo bidireccional en modelos con chips M4 Pro y M4 Max.
Ziskind señala que utilizar Apple Silicon para la computación en clúster puede ser más rentable que un PC con una tarjeta gráfica potente. El procesamiento de datos con GPU depende de una cantidad significativa de memoria de vídeo disponible. En una tarjeta gráfica, ésta puede ser, por ejemplo, de 8 GB, lo que no es mucho ni siquiera para los juegos. El uso de memoria unificada en Apple Silicon es menos restrictivo en términos de configuración y permite utilizar cantidades mayores — de hecho, la GPU Apple Silicon tiene acceso a mucha más memoria, especialmente en el caso de un Mac con 32 GB de RAM.
Además, las tarjetas gráficas consumen mucha energía. Un consumo elevado implica mayores costes de funcionamiento. Hemos comprobado que los ordenadores Mac mini consumen muy poco — un clúster de cinco Mac minis consume menos que una sola tarjeta gráfica de alto rendimiento.
Para hacer funcionar el clúster, Alex Ziskind utiliza MLX, un proyecto de código abierto de Apple descrito como una «estructura de matrices diseñada para la investigación eficiente y flexible del aprendizaje automático en Apple Silicon». MLX utiliza la metodología estándar de computación distribuida MPI para funcionar. El proyecto puede ejecutar varios Mac de distinto rendimiento, sin costes de hardware significativos. Entre otras cosas, MLX está optimizado para clústeres pequeños.
Eficaz, pero no siempre
Aunque pueda parecer atractivo combinar el rendimiento de varios Mac mini en un clúster, no todas las tareas se beneficiarán. El beneficio es escaso o nulo para el uso típico del Mac — ejecutar una app, jugar, etc. La tecnología está diseñada para procesar grandes cantidades de datos o para tareas de alta intensidad que se benefician del procesamiento en paralelo. Esto hace que el clúster sea ideal para trabajar con inteligencia artificial, incluidos los modelos de lenguaje (LLM).
Además, no la forma más fácil de utilizar de un ordenador para un usuario típico de Mac. En sus pruebas, Ziskind descubrió que comprar un Mac con una M4 Pro ofrecía más rendimiento LLM que dos M4 en un clúster. Un clúster de este tipo puede resultar útil cuando se necesita más rendimiento del que se puede obtener de un único Mac potente. Si un modelo es demasiado grande para ejecutarlo en un solo Mac, por ejemplo debido a limitaciones de memoria, un clúster puede ofrecer más.
El entusiasta argumenta que, en este momento, un Mac de gama alta con M4 Max y una gran cantidad de memoria es más eficiente que un clúster de máquinas menos productivas. Pero si los requisitos de la tarea superan de algún modo la configuración más alta del Mac, un clúster puede ayudar.
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