В стремлении обеспечить своим сотрудникам более широкий доступ к графическим процессорам (GPU) для задач инференса, то есть запуска обученных моделей искусственного интеллекта, Apple разработала систему Minions. Она позволяет объединять ресурсы простаивающих GPU для выполнения рабочих нагрузок ИИ.
Содержание статьи
- 1 Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)
- 2 Групповое тестирование 46 видеокарт в The Witcher 3: Wild Hunt — Remastered
- 3 Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги
- 4 Обзор HONOR Pad X9b Max: универсальный большой планшет с антибликовым экраном
- 5 Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти
- 6 Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700
- 7 Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8
Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)
Групповое тестирование 46 видеокарт в The Witcher 3: Wild Hunt — Remastered
Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги
Обзор HONOR Pad X9b Max: универсальный большой планшет с антибликовым экраном
Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти
Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700
Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8
Источник изображения: apple.com
Система Apple Minions уже помогла сделать вычислительные мощности GPU более доступными для различных подразделений компании. «До развёртывания этой системы выполнения некоторых задач инференса приходилось ждать в очереди более десяти часов из-за ограниченности централизованных ресурсов GPU. Благодаря Minions выполнение задач зачастую начинается уже через несколько минут, поскольку система задействует простаивающие компьютеры Mac», — рассказали в компании.
Недавно выпущенные компьютеры Mac mini и Mac Studio поддерживают объединение в кластеры с использованием технологии RDMA (Remote Direct Memory Access) через Thunderbolt 5. Это позволяет наращивать вычислительные мощности и объём памяти для решения единой задачи ИИ — например, для загрузки модели, которая не помещается в память одного устройства.
Minions позволяет создавать виртуальное облако GPU на базе подключённых к системе компьютеров Mac, формируя отказоустойчивый пул вычислительных узлов в рамках общей распределённой платформы. Таким образом, компьютеры не простаивают, а ресурсы GPU становятся доступными другим подразделениям компании. Основная цель системы — не столько запуск крупных моделей, сколько эффективное перераспределение незадействованных ресурсов в сети.
Кластер образуют четыре ключевых компонента: Minion Server, PostgreSQL Metadata Store, Minion Executor и Minion Watchdog. Minion Server координирует работу сети, принимая запросы от пользователей и разбивая их на подзадачи. Minion Executor выполняет инференс на GPU, загружает данные в хранилище S3 и передаёт информацию о статусе выполнения Minion Server, который ведёт учёт метаданных в базе данных PostgreSQL. Наконец, Minion Watchdog следит за ходом процесса и в случае сбоев, например когда один из компьютеров Mac перестаёт отвечать, переназначает задачи на другие устройства. Статистика из баз данных выводится на информационные панели в Grafana, обеспечивая мониторинг в реальном времени.
Подход Apple, при котором приоритет отдаётся доступности и использованию свободных ресурсов, отличается от подхода Nvidia, для которой важны высокая пропускная способность, низкие задержки и эффективное использование GPU при работе с крупными моделями.
Было интересно?
Скажите об этом Google, чтобы чаще получать ссылки на наши новости про искусственный интеллект
