Créer un cluster de Mac mini M4 : fascinant mais difficile à exploiter
Par Vincent Lautier - Publié le
Un cluster de Mac mini M4, composé de plusieurs unités travaillant ensemble pour effectuer des calculs complexes ? C’est une idée séduisante, mais comme le rappelle AppleInsider, les bénéfices d’une telle solution restent limités, surtout pour un usage domestique.
Le principe d’un cluster repose sur l’utilisation simultanée de plusieurs ordinateurs pour accélérer le traitement de tâches complexes. Dans une vidéo YouTube, Alex Ziskind a tenté le coup, en reliant cinq Mac mini M4 grâce à des connexions Thunderbolt. Contrairement aux réseaux Ethernet classiques (1 à 10 Gb/s), Thunderbolt peut atteindre des vitesses de 40 à 80 Gb/s, ce qui permet un transfert de données plus rapide et plus fluide entre les appareils.
L’architecture Apple Silicon, utilisée dans les Mac mini, présente des avantages par rapport aux approches traditionnels. Grâce à la mémoire unifiée, le CPU et le GPU partagent un accès optimisé à la mémoire du système, évitant les limitations des cartes graphiques classiques. En plus de cela, un cluster de Mac mini consomme moins d’énergie qu’un PC équipé d’une carte graphique haut de gamme, ce qui en fait une solution plus économe.
Pour orchestrer ce cluster, Ziskind s’appuie sur MLX, un projet open source d’Apple dédié à la recherche en machine learning. Contrairement à Xgrid, une ancienne technologie d’Apple abandonnée, MLX se concentre sur des clusters de petite taille, plus adaptés aux particuliers ou aux petites entreprises.
Sauf que voilà, les performances obtenues ne sont pas incroyables. Par exemple, un seul Mac M4 Pro offre de meilleurs résultats que deux Mac mini M4 combinés dans certaines tâches, comme l’entraînement de modèles d’apprentissage automatique.
Le cluster de Mac mini trouve son utilité dans des cas spécifiques, comme le traitement de grands ensembles de données ou des recherches exigeant des ressources parallèles. Mais cette technologie reste complexe à mettre en œuvre et peu accessible à l’utilisateur moyen. Il pose aussi des problématiques spécifiques, comme la gestion thermique et les limitations des ports Thunderbolt, qui peuvent compliquer l’utilisation d’une telle solution.
Cette approche est donc à la fois curieuse et séduisante, mais il faudra la réserver aux projets qui nécessitent des ressources informatiques très spécifiques. Pour la plupart des utilisateurs, un Mac M4 Max ou Pro haut de gamme resteront toujours une meilleure option.
Qu’est-ce qu’un cluster informatique ?
Le principe d’un cluster repose sur l’utilisation simultanée de plusieurs ordinateurs pour accélérer le traitement de tâches complexes. Dans une vidéo YouTube, Alex Ziskind a tenté le coup, en reliant cinq Mac mini M4 grâce à des connexions Thunderbolt. Contrairement aux réseaux Ethernet classiques (1 à 10 Gb/s), Thunderbolt peut atteindre des vitesses de 40 à 80 Gb/s, ce qui permet un transfert de données plus rapide et plus fluide entre les appareils.
Apple Silicon : des atouts notables
L’architecture Apple Silicon, utilisée dans les Mac mini, présente des avantages par rapport aux approches traditionnels. Grâce à la mémoire unifiée, le CPU et le GPU partagent un accès optimisé à la mémoire du système, évitant les limitations des cartes graphiques classiques. En plus de cela, un cluster de Mac mini consomme moins d’énergie qu’un PC équipé d’une carte graphique haut de gamme, ce qui en fait une solution plus économe.
Pour orchestrer ce cluster, Ziskind s’appuie sur MLX, un projet open source d’Apple dédié à la recherche en machine learning. Contrairement à Xgrid, une ancienne technologie d’Apple abandonnée, MLX se concentre sur des clusters de petite taille, plus adaptés aux particuliers ou aux petites entreprises.
Sauf que voilà, les performances obtenues ne sont pas incroyables. Par exemple, un seul Mac M4 Pro offre de meilleurs résultats que deux Mac mini M4 combinés dans certaines tâches, comme l’entraînement de modèles d’apprentissage automatique.
Une solution de niche
Le cluster de Mac mini trouve son utilité dans des cas spécifiques, comme le traitement de grands ensembles de données ou des recherches exigeant des ressources parallèles. Mais cette technologie reste complexe à mettre en œuvre et peu accessible à l’utilisateur moyen. Il pose aussi des problématiques spécifiques, comme la gestion thermique et les limitations des ports Thunderbolt, qui peuvent compliquer l’utilisation d’une telle solution.
Cette approche est donc à la fois curieuse et séduisante, mais il faudra la réserver aux projets qui nécessitent des ressources informatiques très spécifiques. Pour la plupart des utilisateurs, un Mac M4 Max ou Pro haut de gamme resteront toujours une meilleure option.