- تتحدى TinyCorp التوقعات من خلال تمكين تشغيل Nvidia GPU على Apple silicon
- يمكن للمطورين الآن تشغيل أعباء عمل ثقيلة للذكاء الاصطناعي محليًا على أجهزة MacBooks باستخدام بطاقات RTX
- أخيرًا، أعطى دعم PCIe الأصلي لـ USB4 أجهزة Apple مسارًا عمليًا لوحدة معالجة الرسومات
لسنوات عديدة، كانت فكرة تشغيل وحدات معالجة الرسوميات Nvidia على أجهزة Apple MacBooks تعتبر غير مجدية من قبل كل من المطورين وعشاق الأجهزة.
كان قرار Apple بالابتعاد عن معالجات Intel واحتضان شرائح M-series المستندة إلى ARM يعني نهاية دعم برامج التشغيل الرسمي لـ Nvidia وAMD.
تعتمد هذه الرقائق على وحدة معالجة الرسومات iGPU المدمجة، مما يلغي الحاجة إلى توافق وحدة معالجة الرسومات الخارجية على نظام التشغيل macOS.
جعل تصميم أجهزة Apple تكامل وحدة معالجة الرسومات أمرًا صعبًا
لقد حاول المطورون والمتحمسون منذ فترة طويلة سد الفجوة من خلال صياغة برامج التشغيل الخاصة بهم، لكن النجاح كان محدودًا وغير موثوق به في كثير من الأحيان.
وجدت شركة TinyCorp، وهي شركة صغيرة ناشئة تعمل في مجال الذكاء الاصطناعي، طريقًا عمليًا للمضي قدمًا بعد سنوات من المحاولات الفاشلة من قبل الآخرين.
نجحت الشركة، المعروفة ببناء أول وحدة معالجة رسومات AMD خارجية في العالم تعمل على Apple Silicon عبر USB3، في جعل وحدات معالجة الرسوميات Nvidia تعمل على أجهزة MacBooks من السلسلة M من خلال اتصالات USB4 وThunderbolt 4.
على الرغم من أن TinyCorp لم توضح بالتفصيل العملية الفنية الكاملة، فمن المحتمل أن يعتمد نجاحها على استخدام دعم PCIe الأصلي وعرض النطاق الترددي الأعلى الذي يوفره USB4 وThunderbolt 4.
تم تصميم هذه المعايير للأجهزة الطرفية عالية الإنتاجية مثل محطات معالجة الرسومات، مما يمنح المطورين طريقًا أنظف من واجهة USB3 الأقدم.
أظهر منشور الشركة على X جهاز MacBook Pro M3 Max يقوم بتشغيل إطار عمل Tinygrad مفتوح المصدر على وحدة معالجة رسومات Nvidia خارجية من خلال قاعدة USB4.
ومع ذلك، لا تزال هناك قيود مهمة. برامج التشغيل التي طورتها TinyCorp مخصصة خصيصًا لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي بدلاً من عرض الألعاب أو العرض.
لا يمكن للمستخدمين أن يتوقعوا أن تقوم وحدة معالجة الرسومات الخارجية بتشغيل الشاشة أو تسريع رسومات macOS.
وبدلاً من ذلك، ينصب التركيز على تمكين مهام الذكاء الاصطناعي ذات الحوسبة الثقيلة، والتي يمكن أن تكون تحويلية للمطورين الذين يعتمدون على الموارد المحلية.
هذا الإنجاز له آثار مباشرة على أولئك الذين يعملون مع LLMs وأدوات الذكاء الاصطناعي الأخرى التي تتطلب قوة GPU عالية.
من خلال إقران سلسلة وحدات معالجة الرسوميات RTX 30 أو 40 أو 50 من Nvidia مع أجهزة MacBooks، يمكن للمطورين التعامل مع مجموعات بيانات أكبر أو تدريب النماذج محليًا بدلاً من الاعتماد كليًا على البيئات السحابية أو مراكز البيانات.
مثل هذه المرونة يمكن أن تجعل أجهزة الكمبيوتر المحمولة من Apple أكثر أهمية في أبحاث الذكاء الاصطناعي وتجربة التعلم الآلي، على الرغم من أن هذا لا يزال حالة استخدام متخصصة في الوقت الحالي.
يعد عمل TinyCorp مثيرًا للإعجاب، ويعد إقران أجهزة Apple مع وحدات معالجة الرسومات Nvidia بأي صفة إنجازًا اعتقد الكثيرون أنه لن يحدث أبدًا.
ومع ذلك، فإن اعتماده على برامج التشغيل المخصصة والأحواض الخارجية يعني أن التطبيق العملي لهذا الحل على المدى الطويل لا يزال يتعين رؤيته.
اتبع TechRadar على أخبار جوجل و أضفنا كمصدر مفضل للحصول على أخبار الخبراء والمراجعات والآراء في خلاصاتك. تأكد من النقر على زر المتابعة!
وبالطبع يمكنك أيضًا اتبع TechRadar على TikTok للحصول على الأخبار والمراجعات وفتح الصناديق في شكل فيديو، والحصول على تحديثات منتظمة منا على واتساب أيضاً.
التعليقات