Новость о поддержке RDMA поверх Thunderbolt 5 в macOS 26.2 выглядит на первый взгляд как очередной пункт в примечаниях к релизу. Но на самом деле это редкий случай, когда одна техническая возможность меняет саму логику построения вычислительной инфраструктуры. Apple фактически разрешила собирать мини-суперкомпьютеры из обычных Mac, без стоек, InfiniBand и дата-центрового шума.
И это куда интереснее, чем кажется.
Почему RDMA — это не «просто быстрее»
RDMA (Remote Direct Memory Access - Прямой удалённый доступ к памяти) — старая, проверенная в HPC-технология. Её суть в том, что данные передаются напрямую между памятью машин, минуя CPU, kernel networking stack и лишние копирования.
Что это даёт на практике:
⚡ Минимальную задержку — критично для распределённого инференса (inference)
🧠 Меньше нагрузки на CPU — ресурсы уходят на вычисления, а не на сеть
🔗 Предсказуемую синхронизацию — важную для больших моделей
До этого RDMA ассоциировалась с InfiniBand, RoCE и дорогими сетевыми картами. Теперь — обычный Thunderbolt-кабель.
Что именно сделала Apple
В macOS Tahoe 26.2 Apple добавила поддержку RDMA over Thunderbolt 5, прямо указав сценарий использования: распределённый вывод моделей ИИ с использованием MLX. Это важная деталь — Apple не просто «открыла API», а явно ориентирует фичу на ИИ-нагрузки.
Фактически получилось следующее:
🧩 Thunderbolt 5 → транспорт
🧠 RDMA → модель обмена памятью
🍎 MLX → фреймворк для ML на Apple Silicon
Вместе это превращает несколько Mac в единое вычислительное пространство с низкими задержками и высокой пропускной способностью.
Почему это ломает привычную ИИ-инфраструктуру
До сих пор выбор был простой и неприятный:
- либо облака с GPU и постоянными расходами
- либо собственный сервер с шумом, теплом и киловаттами
Теперь появляется третий путь.
🖥 Mac Studio / Mac mini / MacBook Pro — уже содержат мощные NPU и GPU
🔌 Thunderbolt 5 — даёт десятки гигабит в секунду без сетевых костылей
🔋 Энергопотребление < 500 Вт для кластера из нескольких машин
Для сравнения: один сервер с современными GPU легко уходит за киловатт — и это без охлаждения.
Самый недооценённый момент — локальность
Возможность запускать огромные модели локально — это не только про скорость и экономию.
🛡 Конфиденциальность — данные не покидают вашу сеть
🧪 Эксперименты без счётчика — никакого «$ за токен»
🧠 Контроль над моделью — от весов до пайплайна
Работа с моделями уровня Kimi-K2-Thinking (1T параметров) раньше автоматически означала облако. Теперь — потенциально стойку из Mac под столом.
Личное мнение: это тихая революция
Apple редко говорит вслух «мы делаем HPC». Но RDMA over Thunderbolt — именно про это. Компания методично превращает Mac из «рабочей станции разработчика» в модуль распределённой системы.
Важно и другое:
это не эксперимент для избранных, а массовая технология, доступная любому, у кого есть несколько Mac и кабели.
Если раньше фраза «собрать кластер» означала недели настройки, то теперь она всё больше напоминает:
«Соединить компьютеры и запустить MLX».
Вывод
RDMA поверх Thunderbolt — это не апдейт порта.
Это смена масштаба мышления.
Mac больше не обязаны работать поодиночке.
Они могут объединяться, делиться памятью и считывать большие модели локально — тихо, энергоэффективно и без облаков.
Похоже, эра «ИИ только в дата-центре» начинает трещать по швам.
Источники
🔗 macOS Tahoe 26.2 Release Notes — RDMA over Thunderbolt:
https://developer.apple.com/documentation/macos-release-notes/macos-26_2-release-notes#RDMA-over-Thunderbolt
🔗 Apple Developer Documentation — macOS Release Notes:
https://developer.apple.com/documentation/macos-release-notes