For me, I had an Apple II in high school that I banged papers out on (it was a massive improvement over a typewriter!). But the Macintosh SE/30 I had in college absolutely sealed the deal, and I’ve had some form of Mac as my personal computer ever since.
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OllamaがAppleシリコン向けに「MLX」をネイティブ統合:ローカルAIで最大2倍の高速化を実現
テクノロジー業界における「AIの実行場所」を巡る力学は確実に変化しているようだ。ローカル環境での大規模言語モデル(LLM)実行を支援するプラットフォーム「Ollama」は、Appleのオープンソース機械学習フレームワーク「MLX」へのネイティブ対応を特徴とするバージョン0.19のプレビュー版を公開した。このアップデートは、これまでクラウドベースのAPIに依存してきたAI開発やエージェント操作の基盤を、エンドユーザーの端末側へと引き寄せる技術的なマイルストーンと言えるだろう。 ユニファイドメモリの真価を引き出すアーキテクチャ統合 従来のパーソナルコンピュータにおける機械学習アプローチは、中央演算処理装置(CPU)と画像処理半導体(GPU)が物理的に分離されたメモリプールを持つことを前提としてきた。この構造では、膨大なパラメータを持つLLMを動作させる際、CPUからGPUへのデータ転送自体がボトルネックとなる。 ハードウェアとソフトウェアの完璧な同期 Appleシリコン(M1以降のチップセット)の最大の特徴は、CPUとGPUが単一の巨大なメモリプールを共有する「ユニファイドメモリアーキテクチャ」を採用している点にある。Appleが開発したMLXは、このハードウェア上の特性をソフトウェア側から直接利用するために設計されたフレームワークだ。Ollamaは今回のアップデートにより、MLXの共有メモリモデルを深いレベルで統合した。 その結果として生じるのは、データ転送オーバーヘッドの劇的な削減である。LLMの推論処理において、メモリ帯域幅はスループットを決定づける最重要要因となる。OllamaがMLXを経由してユニファイドメモリに直接アクセス可能となったことで、レイテンシが大幅に低下し、スループットが飛躍的に向上したのだ。 ベンチマークが示す推論能力の飛躍的な向上 アーキテクチャの刷新は、実際のベンチマーク結果に明確な数値として表れている。Ollamaが公開した内部テスト(テスト対象はAlibabaの「Qwen3.5-35B-A3B」モデル)によると、Appleの最新チップセットであるM5、M5 […]https://xenospectrum.com/ollama-mlx-apple-silicon-nvfp4-local-ai/
Apple、2026年後半はこれが出る|15以上の新製品を発表予定
Guess where we are now.
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Alex Cheema (@alexocheema)
M4 Pro Mac mini와 M4 Pro MacBook을 Thunderbolt RDMA로 클러스터링해 11가지 모델 구성을 벤치마킹했다. @exolabs를 활용한 실험으로, 애플 하드웨어를 연결한 로컬 AI/모델 실행 성능 평가에 참고할 만한 사례다.