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2026-03-06 11:48:00
Apple の Mac Mini は、AI をローカルで実行したい開発者の間で人気の機種になっています。新しい Macbook Pro モデルと M5 Pro および M5 Max チップにより、Apple はさらに多くの人々を魅了することができます。
今週、Apple は、プロセッサが接続されて連携する 2 つの部分で構成されるデザインを採用した新しい Macbook Pro を発表しました。この原理自体は新しいものではありません。 AMDは一部のRyzenプロセッサで同様のソリューションを使用しており、複数のチップ部品を結合してパフォーマンスを向上させています。
Apple の M5 チップの新しい点は、とりわけ、いわゆるスーパー コアとパフォーマンス コアが含まれていることです。一部のニュースは主に新しい名前に関するものですが、新しいコアがどのように機能するかはまだ不明です。
さらに興味深いのは、このチップが 20 ～ 40 コアのグラフィックス パーツと組み合わされていることです。このような各コアには、AI 計算用の独自のニューラル アクセラレータもあります。このコンピュータには、標準的な PC では異例の、最大 128 GB のユニファイド メモリを搭載することもできます。
M5チップの詳細はまだ明らかになっていない。より詳細なレビューは、たとえば 8 月のプロセッサ カンファレンス Hot Chips などで後で行われる予定です。しかし、すでに現在では、Apple がローカル AI に多額の投資を行っていることがわかります。
メモリの多さは大きな違いを生みます
おそらく最も印象的な機能は記憶力です。 M5 Max には標準で 48 GB のユニファイド メモリが搭載されており、最大 128 GB まで構成できます。
Appleの設定ページは少し解釈が難しいですが、MacBook Proの16インチモデルはすべてこれくらいのメモリを搭載できるようです。その場合の価格は約4,399ドルとなる。
重要なのは、記憶が均一であることです。これは、プロセッサとグラフィックス部分の両方が同じメモリ プールを使用することを意味します。
Apple の MacBook は、もちろん AI 以外にもレイ トレーシングなどの用途に使用できます。
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多くの Windows コンピュータでは、メモリがパーティション化されています。そこでは、グラフィックス カードには独自のグラフィックス メモリ (vram) があり、システムの残りの部分は通常の ram メモリが使用されます。グラフィックスが使用できるメモリの量をユーザーが調整できるソリューションもありますが、それでもより細分化された設計になります。
Apple は代わりに、MLX と呼ばれる独自の機械学習フレームワークを使用しています。これはオープンソースであり、AI をローカルで簡単に実行できるようになります。
Apple によれば、ユーザーはどのくらいのメモリを確保するかを決定する必要はありません。 MLX は、異なるメモリ領域間でデータを移動することなく、CPU と GPU の両方でモデルを実行できます。
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大規模な AI モデルをコンピュータで直接実行できる
AI モデルは非常に高速なメモリを必要とし、多くの場合、グラフィックスの近くにメモリが配置されます。
一般に、より多くのパラメーターを備えた大きなモデルほど、より良い結果が得られます。ただし、より多くのメモリも必要になります。 RAM が少なすぎるとオペレーティング システムが適切に動作しないのと同じように、AI モデルにも十分なメモリが必要です。
ここで、Apple のソリューションには明らかな利点がある可能性があります。 M5 Max を搭載した Macbook Pro では最大 128 GB のメモリを利用でき、その大部分をグラフィックス部分と AI 機能が使用できます。
これは、多くの強力な PC グラフィックス カードのグラフィックス メモリよりも多くなります。たとえば、Nvidia の最上位モデル RTX 5090 には 32 GB の VRAM が搭載されています。
これは、Macbook Pro ではクラウドで実行する必要があった AI モデルをローカルで実行できることを意味します。利点は、遅延が少なく、サブスクリプション費用がかからず、機密データをコンピュータから流出する必要がないことです。
Apple はまた、量子化と呼ばれるモデルを圧縮してメモリの必要量を減らす方法も示しています。これにより、さらに大きなモデルをローカルで実行できるようになります。
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別の構造
Apple の構造も他の多くのシステムとは異なります。
AMD、Intel、Qualcomm のプロセッサには通常、別個のグラフィックス部分があります。 Apple はこれを別の方法で実行し、各グラフィックス コアにニューラル アクセラレータを配置します。
これらのアクセラレータは、機械学習で使用される行列計算用に最適化されています。同時に、専用の AI ユニットとして機能する別個の 16 コア ニューラル エンジンがあります。
すべての部品がどのように連携して機能するのかはまだ不明です。ただし、Apple は、モデルが応答し始めるまでの時間、いわゆる「最初のトークンまでの時間」が以前より大幅に短縮されたと述べています。
PC業界は答えられるだろうか?
Microsoft は、Windows ML と呼ばれる Windows のローカル AI ソリューションにも取り組んでいます。そのアイデアは、システムが CPU、GPU、または特殊な AI 回路など、コンピューター内で最も強力なコンポーネントを使用することです。
AMD の Ryzen AI Max+ は、おそらく Apple の最も近い競争相手です。とりわけ、AMD は AI のパフォーマンスを向上させるために大量のキャッシュ メモリを使用しています。
同時に、Apple の戦略がすでに開発者を魅了していることを示す多くの兆候があります。小型の Mac Mini は、高い電力消費やクラウド サービスのコストを発生させずに、言語モデルや AI エージェントをローカルで実行するために人気があります。
新しい Macbook Pro モデルは、実質的に同じ可能性を提供しますが、それはラップトップです。そして、Mac Mini がすでに人気の AI ツールになっているのであれば、M5 チップを搭載した次世代はさらに興味深いものになる可能性があります。
いずれにせよ、これは AMD、Intel、Qualcomm にとって高いハードルを設定します。
この記事は姉妹誌からの転載です PCワールド そして英語からの翻訳。
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