- TinyCorp desafía las expectativas al permitir las operaciones de GPU de Nvidia en el silicio de Apple
- Los desarrolladores ahora pueden ejecutar cargas de trabajo pesadas de IA de forma nativa en MacBooks con tarjetas RTX
- El soporte PCIe nativo de USB4 finalmente les dio a los dispositivos Apple una vía GPU viable
Durante años, tanto los desarrolladores como los entusiastas del hardware consideraron improbable la idea de ejecutar GPU de Nvidia en MacBooks de Apple.
La decisión de Apple de alejarse de los procesadores Intel y adoptar plenamente sus chips de la serie M basados en ARM significa el fin del soporte oficial de controladores para Nvidia y AMD.
Estos chips se basan en una iGPU incorporada, lo que elimina la necesidad de compatibilidad con GPU externa en macOS.
El diseño de hardware de Apple dificulta la integración de GPU
Los desarrolladores y entusiastas han intentado durante mucho tiempo cerrar la brecha creando sus propios controladores, pero el éxito ha sido limitado y, a menudo, poco confiable.
TinyCorp, una pequeña startup de inteligencia artificial, ha encontrado ahora un camino real después de años de intentos fallidos por parte de otros.
La compañía conocida por fabricar la primera GPU AMD externa del mundo que funciona con silicio de Apple a través de USB 3 ahora ha logrado que las GPU Nvidia funcionen en MacBooks de la serie M a través de conexiones USB 4 y Thunderbolt 4.
Aunque TinyCorp no detalló el proceso técnico completo, su éxito probablemente dependa de la compatibilidad nativa con PCIe y la mayor utilización del ancho de banda proporcionada por USB 4 y Thunderbolt 4.
Estos estándares fueron diseñados para periféricos de alto rendimiento como bases de GPU, brindando a los desarrolladores una ruta más limpia que la antigua interfaz USB3.
La publicación de la compañía en X muestra una MacBook Pro M3 Max ejecutando su marco Tnigrad de código abierto en una GPU Nvidia externa a través de una base USB4.
Sin embargo, existen limitaciones importantes. Los controladores que TinyCorp ha desarrollado están diseñados específicamente para cargas de trabajo de IA en lugar de juegos o renderizado de pantallas.
Los usuarios no pueden esperar que una GPU externa controle un monitor o acelere los gráficos de macOS.
En lugar de ello, la atención se centra en permitir tareas de IA con uso intensivo de computación, lo que podría ser transformador para los desarrolladores que dependen de los recursos locales.
Este logro tiene implicaciones directas para quienes trabajan con LLM y otras herramientas de inteligencia artificial que exigen una alta potencia de GPU.
Al conectar las GPU de las series RTX 30, 40 o 50 de Nvidia a MacBooks, los desarrolladores pueden manejar grandes conjuntos de datos o entrenar modelos localmente sin depender completamente de entornos de nube o de centro de datos.
Tal flexibilidad podría hacer que las computadoras portátiles de Apple sean más relevantes para la investigación de IA y los experimentos de aprendizaje automático, aunque por ahora sigue siendo un caso de uso de nicho.
El trabajo de TinyCorp es impresionante y combinar hardware de Apple con GPU de Nvidia en cualquier capacidad es una hazaña que muchos no habrían imaginado.
Sin embargo, su dependencia de controladores personalizados y bases externas significa que aún está por verse la viabilidad a largo plazo de esta solución.
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