在机器学习模型的实际应用中，并行处理能力的强弱直接影响到任务执行的效率。传统的中央处理器（CPU）由于其架构特性，在处理需要并行的任务时显得力不从心，这导致了在CPU平台上运行机器学习模型的速度相对较慢。与此形成鲜明对比的是，图形处理器（GPU）凭借其强大的并行计算能力，成为了加速机器学习任务的首选硬件。
然而，市面上那些专门设计的高性能GPU，例如NVIDIA的RTX 4090，虽然拥有令人惊叹的性能表现，但其高昂的价格和巨大的功耗成为了用户使用的主要障碍。这一现状促使广大用户开始寻找更加经济实惠的替代方案。而苹果公司的Apple Silicon架构，特别是M3系列芯片，凭借其卓越的性能和能效比，为在家中部署和运行大型语言模型（LLM）提供了一个切实可行的选择。
一个值得关注的特性是，Apple Silicon所采用的统一内存架构（Unified Memory）能够使得CPU和GPU共享同一块内存资源。举例来说，一台配备了64GB统一内存的Mac Mini所提供的内存容量，要远超许多高端GPU，比如RTX 4090所拥有的24GB显存。这一优势使得基于Apple Silicon的设备能够处理规模更大的模型，而无需投资于那些价格不菲的专业硬件。
为了进一步提升Apple Silicon设备在机器学习领域的性能表现，苹果公司推出了MLX框架。该框架是专门为Apple Silicon平台量身定制的，它充分利用了这一平台的统一内存架构以及独特的硬件特性，提供了类似于NVIDIA CUDA的功能。在一些基准测试中，MLX在Apple Silicon设备上的表现甚至超过了其他一些主流框架，例如PyTorch。
除此之外，还有一个名为EXO的项目，它允许用户将多台不同的设备（例如iPhone、iPad、Android设备以及Mac电脑等）组合起来，形成一个功能强大的AI集群。通过采用动态模型分区和自动设备发现等技术，EXO能够帮助用户在家用设备上顺利运行大型AI模型，从而有效降低了对昂贵GPU的依赖。
单机性能测试
1. 基础版M4 Mac Mini：
• 小模型（1B参数，Llama 3.21B）：约 73 tokens/秒，表现令人满意。
• 中型模型（Quen 2.5 Coder 7B）：约 21 tokens/秒。
• 大型模型（32B）：约 8 tokens/秒，速度出现了明显下降。
2. M4 Pro Mac Mini：
• 小模型（1B参数，Llama 3.21B）：约 100 tokens/秒，其性能表现优于基础版M4。
• 中型模型（Quen 2.5 Coder 7B）：约 16 tokens/秒。
• 大型模型（32B）：约 12 tokens/秒。
分布式集群性能测试
1. 两台基础版M4 Mac Mini（通过Thunderbolt连接）：
• 小模型（1B参数，Llama 3.21B）：
• 未优化连接：约 45 tokens/秒（由于通信开销的存在，性能表现比单机运行时更差）。
• 优化连接：约 95 tokens/秒，速度得到了显著提升。
2. 五台设备的集群（两台M4 Pro + 三台M4）：
• 小模型（1B参数，Llama 3.21B）：约 74 tokens/秒，与单机运行时的表现相近，集群并没有带来明显的性能提升。
• 中型模型（Quen 2.5 Coder 7B）：约 12-16 tokens/秒。
• 大型模型（32B）：约 16 tokens/秒，虽然运行速度有所下降，但能够支持更大规模的模型运行。
功耗
1. 单台设备功耗：
• 基础版M4：约 50W。
• M4 Pro：约 87W。
2. 五台设备集群功耗：
• 总功耗约 200W，这一数值远远低于采用高端GPU方案（例如RTX 4090）所需的功耗。
总结的成绩与结论
1. 小模型：单台M4 Pro在处理小模型时的性能表现要优于两台基础版M4。
2. 大模型支持：通过构建分布式集群，用户可以运行更大规模的模型（例如32B和70B），然而，由于通信开销的影响，集群在提升速度方面的效果并不显著。
3. 功耗与成本优势：
• 与RTX 4090这类高端GPU相比，基于Apple Silicon的设备在功耗和初始购置成本方面都具有明显的优势。
• 对于家庭用户而言，在运行小模型时，选择Apple Silicon设备是一个性价比较高的方案。
最终的结论是，对于大多数普通用户来说，拥有一台高性能的单设备（例如M4 Pro或者配置更高的MacBook Pro）可能是更实际的选择。虽然分布式集群技术具有美好的发展前景，但在当前的技术发展阶段，其实际应用效果还有待提高。