IT之家 Am 16. Oktober berichtete das Technologiemedium AppleInsider gestern (15. Oktober) in einem Beitrag, dass das Apple-Team eine Systemstudie mit dem Namen Minions veröffentlicht habe. Es wird versucht, ungenutzte Mac-GPUs zu sammeln und einen dynamisch skalierbaren „virtuellen GPU-Cloude“ zu bilden, um große maschinelles Lernen-Inferenzaufgaben auszuführen.
Laut dem Beitrag von IT Home benötigt traditionelle KI-Inferenzen in der Regel eine zentrale GPU-Klust, wodurch Probleme wie hohe Kosten, langsame Erweiterung und lange Warteschlangen entstehen; bei Macs ist das GPU in alltäglichen Arbeits-, Surf- und Kreativszenarien oft über längere Zeit ungenutzt.
Die Apple Company hat in einem Artikel das Minion-Programm beschrieben und hofft, diese „unsichtbare Rechenleistung“ neu zu organisieren, sodass mehrere Macs ohne den Kauf zusätzlicher GPUs zusammenarbeiten können, um AI-Aufgaben zu erledigen.
Laut dem Überblick des Artikels besteht das System aus vier wichtigen Komponenten:
Minion Server ist für das Empfangen von Aufgaben, die Aufteilung in kleinere Aufgaben und die Koordination der Planung zuständig;
PostgreSQL Metadaten-Speicher speichern Aufgaben und Gerätetats;
Der Minion Executor, der auf allen macOS-Geräten läuft, führt die Berechnung lokally mit dem Apple Silicon-GPU aus.
Minion Watchdog überwacht Situationen wie das Ausfallen des Geräts, die Einstellung in den Ruhezustand oder die Stromlosigkeit und verteilt die unerledigten Aufgaben neu an andere verfügbare Geräte.
In der technischen Umsetzung verwendet Minions ein „Zugriffmodell“ für Aufgaben: Die Geräte ziehen aktiv Aufgaben an, die vom Server bereitgestellt werden, und vermeiden durch ein Atomisierungsmechanismus, dass mehrere Geräte dieselbe Aufgabe gleichzeitig bearbeiten. Die Schlussfolgerungen können in Objektspeicher gespeichert werden, und das System bietet außerdem eine live Überwachungsansicht basierend auf Grafana, die es der Team helfen kann, die Anzahl der onlineen, beschäftigten und leeren Geräte zu verstehen.
Die von Apple veröffentlichten Testergebnisse zeigen, dass einige Rechenaufgaben, die zuvor aufgrund eines Mangels an GPU-Ressourcen über 10 Stunden im Warteschluss benötigten, unter Minions innerhalb weniger Minuten ausgeführt werden können; das Team muss keine neue GPU-Hardware hinzufügen und die Infrastrukturkosten sinken.
Allerdings wirkt diese Technologie derzeit eher wie ein Forschungs- und Engineeringkonzept für Unternehmen, als ein offizielles Produkt für normale Verbraucher. Die Forschergruppe weist außerdem darauf hin, dass die Datensicherheit und -verwaltung bei der Nutzung von Geräten anderer Abteilungen eine wichtige Sorge darstellen.
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