12月25日消息，合體近日知名工程師Jeff Geerling完成了一項挑戰，變身利用macOS 26.2最新的集群近萬系統特性，將四臺M3 Ultra Mac Studio成功合體，內存打造出一臺擁有1.5TB統一內存的硬件AI計算集群。

這次集群成功的成本關鍵在于macOS 26.2引入的一項核心功能RDMA over Thunderbolt 5，通過Thunderbolt 5接口，合體允許一臺Mac直接讀取另一臺的變身內存，無需CPU干預。集群近萬

在Geekbench 6的內存多核測試中，該集群輕松超越了Dell Pro Max with GB10和Framework Desktop，硬件雙精度浮點數性能更是成本達到了1TFLOPS以上，而閑置功耗低于10W。合體

在AI推理方面，變身單機運行Llama 3.2 3B模型時，集群近萬每秒可處理154.6個token；在運行大型Llama 3.1 70B模型時，每秒可維持14.1個token，這兩個測試的性能都遠超其他對手。

此外，在嘗試運行DeepSeek R1 671B超大型模型時，其他系統均無法正常運行，而Mac Studio 集群憑借其1.5TB的統一內存，完成了這一挑戰。

RDMA over Thunderbolt 5在這個AI集群中發揮了關鍵作用，在啟用RDMA后，內存訪問延遲從TCP的300微秒降至50微秒以下。

在使用exo系統測試Qwen3 235B時，四臺設備每秒可處理31.9個token，比llama.cpp TCP快了一倍以上；DeepSeek V3.1更是達到了每秒32.5個token。

雖然RDMA表現出色，但在高負荷時偶爾會出現系統崩潰的情況

另外值得注意的是，由Mac Studio組成的AI集群總硬件成本約為40000美元（約合人民幣28萬元），相比其他兩個平臺，這一價格更貴。