Ein von Apple genehmigter Treiber ermöglicht die Nutzung externer GPUs, doch das Ziel ist die Beschleunigung von Aufgaben im Bereich künstlicher Intelligenz.
Apple hat einen überraschenden Schritt unternommen und erstmals einen Treiber genehmigt, der die Verwendung externer GPUs von Nvidia und AMD auf Macs mit Apple Silicon Chips erlaubt. Diese Neuigkeit stellt eine bedeutende Veränderung dar, da bisher für diese Art der Integration komplizierte Workarounds und fortgeschrittene Konfigurationen erforderlich waren.
Externe Grafikeinheiten jetzt offiziell mit Apple Silicon kompatibel
Laut Informationen von Tiny Corp, dem Unternehmen hinter der Treiberentwicklung, hat Apple die notwendige Software bereits signiert, damit externe Grafikkarten mit M-Chip-Macs funktionieren. Nutzer können nun Grafikeinheiten von außen an ihren Computer anschließen und diese verwenden, ohne Systembeschränkungen umgehen zu müssen.
Bis zu diesem Zeitpunkt mussten Anwender, die solche Konfigurationen testen wollten, die Systemintegritätsschutz-Funktion deaktivieren – ein komplexer und potenziell riskanter Vorgang. Mit der offiziellen Genehmigung entfällt diese Einschränkung vollständig, wodurch die Installation erheblich vereinfacht wird.
Für die Nutzung dieser Funktion benötigt man einen Mac mit macOS 12.1 oder neuer, einen USB 4 oder Thunderbolt 3 Anschluss (oder aktueller) sowie eine kompatible GPU.
Klarer Schwerpunkt auf künstliche Intelligenz
Trotz der neuen Möglichkeiten wurde dieser Treiber nicht für Gaming entwickelt. Tiny Corp hat die Lösung gezielt für Arbeitslasten im Bereich der künstlichen Intelligenz konzipiert.
Das Hauptziel dieses Treibers von Tiny Corp besteht darin, Nutzern die Möglichkeit zu geben, leistungsstärkere externe GPUs anzuschließen, um Aufgaben wie das Training und die Ausführung von Sprachmodellen zu beschleunigen – nicht etwa um anspruchsvolle Spiele zu spielen. Denn obwohl die GPUs von Apple und die Neural Engine bereits eine solide Leistung bieten, können externe Grafikeinheiten bei der Verarbeitung von KI-Modellen mehr Kapazität oder Effizienz bereitstellen.
Dies kann besonders nützlich für Forscher, Entwickler und KI-Enthusiasten sein, da sie Modelle schneller ausführen oder anspruchsvollere Workloads bewältigen können. Die Integration eröffnet neue Perspektiven für maschinelles Lernen auf Mac-Systemen, ohne dass aufwendige technische Eingriffe notwendig sind.
Wer professionell mit großen Sprachmodellen arbeitet oder komplexe Berechnungen durchführt, erhält durch diese Entwicklung deutlich mehr Flexibilität bei der Hardware-Auswahl. Die Kombination aus Apples Ökosystem und leistungsstarken externen Grafikprozessoren könnte den Workflow in KI-Projekten erheblich optimieren.
