据本网12月25日消息，知名工程师Jeff Geerling最近完成了一项挑战，利用macOS 26.2最新的系统特性，将四台M3 Ultra Mac Studio成功合体，打造出一台拥有1.5TB统一内存的AI计算集群。。这个集群成功的关键在于macOS 26.2中引入的一个核心功能，RDMA over Thunderbolt 5。通过Thunderbolt 5接口，一台Mac可以直接读取另一台Mac的内存，而无需CPU干预。
在Geekbench 6的多核测试中，该集群轻松超越了GB10和Framework Desktop的Dell Pro Max。双精度浮点性能达到1TFLOPS以上，而空闲功耗小于10W。
在AI推理方面，单机运行Llama 3.2 3B模型时，每秒可处理154.6个token；在运行大型Llama 3.1 70B模型时可以维持每秒14.1个令牌。两项测试的表现都远远超过了其他对手。
另外，在尝试运行DeepSeek R1 671B超大型模型时，其他系统均无法正常运行，而Mac Studio 集群凭借其1.5TB的统一内存，完成了这一挑战。
基于Thunderbolt 5 的RDMA 在此AI 集群中发挥着关键作用。启用RDMA后，内存访问延迟从TCP的300微秒下降到50微秒以下。
使用exo系统测试Qwen3 235B时，四台设备每秒可以处理31.9个令牌，比llama.cpp TCP快两倍多； DeepSeek V3.1甚至达到了每秒32.5个令牌。
虽然RDMA 性能良好，但在重负载下偶尔会出现系统崩溃的情况。
另外值得注意的是，由Mac Studio组成的AI集群总硬件成本约为40000美元（约合人民币28万元），相比其他两个平台，这一价格更贵。
