- TinyCorp desafía las expectativas al permitir el funcionamiento de la GPU Nvidia en el silicio de Apple.
- Ahora los desarrolladores pueden ejecutar cargas de trabajo de IA pesadas localmente en MacBooks con tarjetas RTX.
- La compatibilidad nativa con PCIe de USB4 finalmente proporcionó a los dispositivos Apple una vía viable para la GPU.
Durante muchos años, tanto los desarrolladores como los entusiastas del hardware consideraban inviable la idea de utilizar GPU Nvidia en las MacBook de Apple.
La decisión de Apple de abandonar los procesadores Intel y adoptar por completo sus chips de la serie M basados en ARM supuso el fin del soporte oficial de controladores para Nvidia y AMD.
Estos chips cuentan con una iGPU integrada, lo que elimina la necesidad de compatibilidad con GPU externas en macOS.
El diseño del hardware de Apple dificultó la integración de la GPU
Desarrolladores y entusiastas han intentado durante mucho tiempo cerrar la brecha creando sus propios controladores, pero el éxito ha sido limitado y, con frecuencia, poco confiable.
TinyCorp, una pequeña startup de inteligencia artificial, ha encontrado ahora un camino práctico después de años de intentos fallidos por parte de otros.
La compañía, conocida por construir la primera GPU externa de AMD que funciona en Apple Silicon a través de USB3, ha logrado ahora que las GPU de Nvidia operen en las MacBook con procesadores de la serie M mediante conexiones USB4 y Thunderbolt 4.
Aunque TinyCorp no ha detallado el proceso técnico completo, su éxito probablemente depende del uso del soporte nativo de PCIe y del mayor ancho de banda que ofrecen USB4 y Thunderbolt 4.
Estos estándares fueron diseñados para periféricos de alto rendimiento, como las bases para GPU, lo que brinda a los desarrolladores una ruta más limpia que la antigua interfaz USB3.
En una publicación de la compañía en X, se mostró una MacBook Pro con chip M3 Max ejecutando su marco de trabajo de código abierto Tinygrad en una GPU externa de Nvidia a través de un dock USB4.
Aun así, existen limitaciones importantes. Los controladores desarrollados por TinyCorp están diseñados específicamente para cargas de trabajo de inteligencia artificial, no para videojuegos ni para renderizado de pantalla.
Los usuarios no pueden esperar que la GPU externa controle un monitor o acelere los gráficos de macOS.
En su lugar, el enfoque está en habilitar tareas de IA con alto consumo computacional, lo cual podría ser transformador para desarrolladores que dependen de recursos locales.
Este logro tiene implicaciones directas para quienes trabajan con modelos de lenguaje (LLM) y otras herramientas de IA que requieren una gran potencia de GPU.
Al combinar las GPU Nvidia RTX de las series 30, 40 o 50 con las MacBook, los desarrolladores pueden manejar conjuntos de datos más grandes o entrenar modelos localmente, en lugar de depender completamente de la nube o de centros de datos.
Esa flexibilidad podría volver a las laptops de Apple más relevantes en la investigación de IA y en la experimentación con aprendizaje automático, aunque por ahora sigue siendo un caso de uso muy específico.
El trabajo de TinyCorp es impresionante, y lograr que el hardware de Apple funcione con GPU Nvidia en cualquier capacidad es un logro que muchos consideraban imposible.
Sin embargo, su dependencia de controladores personalizados y de bases externas significa que la viabilidad práctica de esta solución a largo plazo aún está por verse.
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