Jason Oba
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Jason Oba
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INTJ Zombies ate my brain. 🧠🧟♂️ | Living that AI life.
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这两天看到一条消息,我愣了一下。苹果能外置显卡的事我竟然才知道,没想到苹果竟然也有大发善心的一天。
Mac 能接外置 AMD / NVIDIA 显卡了。不是虚拟机,不是装 Windows,就是在 macOS 里,拿一根 Thunderbolt 线,插上 RTX 4090,跑 AI 推理。这件事苹果没有官宣,但实际上放行了。
等等,苹果不是已经把 GPU 砍了吗?
对,砍了。2020 年,Apple Silicon 发布,苹果悄悄关掉了 GPU 的大门。官方逻辑是,统一内存架构不需要外接显卡,内置够用了。
然后 AI 时代就来了。
TinyCorp 团队,就是做 tinygrad 框架的那帮人,硬生生在用户态把显卡驱动给做通了。不碰内核,不需要关 SIP,苹果没有任何理由封杀这东西,封了也封不掉。
这尼玛就是聪明人在找缝隙的标准操作。
你想想看,苹果没有「批准」这件事。它只是,没办法说不。社区绕开了所有能被关掉的门,从窗子进来了。
现在的结果是,一台 Mac Studio M3 Ultra,外接一块 RTX 4090,跑 7B 模型从 35 token/s 直接飙到 120+。Mac 管内存,英伟达管算力,两边各干各擅长的事。这个组合,半年前我真没想象过能在 macOS 上实现。
AI 算力的格局,其实一直在被用户的需求推着走,不是被厂商的路线图决定的。苹果觉得统一内存是终点,但开发者用实际跑分告诉它,内存够大,但不够快。市场有空缺,就会有人填进去。
不是说苹果输了,是这一局没人赢,技术在赢。
我自己还没上手跑,但看到那个 pip install tinygrad 就能用的截图,我是真的有点兴奋。五年前等着 GPU 的那批人,今天等来了一个更好的答案。
➤ 怎么接?
硬件清单:
任何 M1/M2/M3/M4/M5 芯片
显卡:NVIDIA RTX 4090 / AMD RX 7900 XT
转接器:ADT-UT3G(TB 转 PCIe x16)
供电:显卡独立电源(ATX 或 eGPU 坞站)
pip install tinygrad
python -c "from tinygrad import Device; print(Device.DEFAULT)"
python -c "from tinygrad import Tensor; print(Tensor.ones(4,4).realize())"
一根线,把 Mac 和 GPU 生态接在一起。
这玩意,挺好的。
➤ 接上之后能干什么?
Mac 内存够大,但推理速度受内置 GPU 限制。外接 RTX 4090 之后:核心价值:Mac 负责内存和编排,外接 GPU 负责暴力计算。 两者各取所长。
Mac Studio M3 Ultra 256GB + 外接 RTX 4090。Mac 把千亿参数模型加载到统一内存,推理交给 4090。内存归苹果,算力归英伟达——这才是最优解。
Mac 的内存优势 + NVIDIA 的算力优势,终于不再互斥。一台设备同时拥有两个生态的顶级能力,半年前不可想象。
方法转自公众号,Just Jason
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"Valentine’s Day is for lovers. April Fool’s is for fools like me. 🤡 Where’s my gift? 🎁✨ #AprilFools #ZombiesAteMyBrain"

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OpenClaw dropped a new version on April 1st... 🤨 Am I the only one looking for all the weird Easter eggs hidden inside? 🥚🤡 @steipete @openclaw #AprilFools
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