Immagine copertina generata con l’intelligenza artificiale
I ricercatori di Apple stanno sperimentando un sistema chiamato Minions, capace di trasformare i Mac inattivi dotati di Apple Silicon in una rete distribuita per i carichi di lavoro legati all’intelligenza artificiale. L’obiettivo è sfruttare la potenza di calcolo già disponibile per ridurre le attese e alleggerire la pressione sulle GPU, sempre più difficili da reperire. Secondo quanto riportato da Tom’s Hardware, alcune attività che richiedevano oltre dieci ore di attesa possono essere avviate in pochi minuti grazie a questa soluzione interna.
Come funziona Minions, la virtual GPU cloud di Apple
Il progetto Minions nasce per rispondere a un problema concreto: la disponibilità limitata di risorse di calcolo per la ricerca sull’AI. Quando le GPU dei sistemi tradizionali non sono sufficienti, Apple può distribuire determinati incarichi sui Mac collegati alla rete aziendale, sfruttando le risorse che altrimenti rimarrebbero inutilizzate.
Il sistema si concentra, per ora, sull’inferenza AI, ovvero l’esecuzione di modelli già esistenti. Le attività comprendono la generazione di embedding attraverso modelli transformer open source di Hugging Face e la produzione di testo tramite modelli linguistici di grandi dimensioni, eseguiti attraverso Ollama.
Non si tratta quindi di sostituire integralmente i data center, ma di creare una capacità di calcolo aggiuntiva a cui ricorrere quando le infrastrutture principali sono sotto pressione. Il vantaggio è soprattutto operativo: i ricercatori possono proseguire il proprio lavoro senza dover attendere necessariamente la disponibilità di nuove GPU.
L’architettura distribuita: ogni Mac diventa un nodo
L’infrastruttura si basa su tre componenti: Minion Server, Minion Executor e Minion Watchdog. Il primo suddivide le richieste in attività più piccole, registrate in un database PostgreSQL. Ogni Mac esegue un Minion Executor, che preleva autonomamente un incarico attraverso API REST, recupera i dati necessari e, quando serve, il modello da utilizzare.
L’elaborazione avviene sulla GPU del singolo dispositivo, mentre i risultati vengono restituiti tramite Amazon S3. Non è previsto uno scheduler centrale che assegni direttamente ogni operazione: sono i nodi a prelevare i compiti disponibili dalla coda.
Un aspetto importante riguarda la gestione degli imprevisti. Il Minion Watchdog controlla periodicamente i segnali inviati dai Mac, ogni cinque minuti. Se un computer si spegne, entra in sospensione o viene scollegato dalla rete, le attività incomplete possono tornare in coda ed essere riprese.
Il modello, tuttavia, non implica che un singolo modello AI venga suddiviso tra più Mac: secondo la descrizione riportata da Tom’s Hardware, ogni dispositivo esegue il modello necessario per il proprio incarico.
Più capacità di calcolo, ma resta il nodo della riservatezza
Tra i vantaggi indicati dai ricercatori figurano la riduzione delle attese, l’assenza di nuove richieste di GPU e una maggiore facilità nell’ampliare le risorse disponibili. L’infrastruttura può crescere aggiungendo altri dispositivi alla rete, senza dover pianificare ogni volta un’espansione manuale.
La partecipazione avviene anche attraverso richieste informali su Slack: i membri dei team possono chiedere ai colleghi di avviare temporaneamente Minion Executor per un determinato progetto. Gli utenti possono inoltre stabilire quali incarichi privilegiare, utilizzando una funzione di assegnazione dinamica delle attività, oppure mantenere l’ordine predefinito di arrivo.
Rimane però una questione delicata: la riservatezza dei dati aziendali. Eseguire un’attività su un dispositivo appartenente a un altro gruppo può generare dubbi sulla gestione delle informazioni. Per limitare il rischio, Apple prevede ambienti separati per team e organizzazioni, con database e gruppi di Mac distinti.
Perché Apple punta sui Mac inutilizzati
La sperimentazione si inserisce in una fase in cui la disponibilità di potenza di calcolo rappresenta un ostacolo crescente per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale. Apple ha riconosciuto nelle proprie comunicazioni finanziarie le difficoltà legate all’offerta limitata, ai tempi di consegna prolungati e all’aumento dei costi delle risorse informatiche.
Minions permette di valorizzare l’hardware già presente nell’azienda e di contenere la necessità di richiedere ulteriore capacità GPU. Il vantaggio economico indicato nella ricerca riguarda l’infrastruttura, ma non considera necessariamente i costi dell’elettricità e l’usura dei dispositivi.
Dall’inferenza all’addestramento: gli sviluppi futuri
Per ora, Minions viene utilizzato internamente da Apple come risorsa aggiuntiva per i carichi di lavoro AI. I ricercatori indicano però tra gli sviluppi futuri la possibilità di estendere il sistema all’addestramento distribuito dei modelli.
La prospettiva più ambiziosa consiste nel collegare in modo sicuro Mac appartenenti a organizzazioni diverse o, potenzialmente, distribuiti in tutto il mondo. Una rete di questo tipo potrebbe formare un bacino condiviso di risorse di calcolo, ampliando le possibilità di utilizzo dell’hardware esistente.
Si tratta, al momento, di uno scenario prospettato per il futuro e non di una funzionalità già disponibile su scala globale. La ricerca mostra comunque come i dispositivi inattivi possano contribuire a sostenere la domanda di calcolo AI, affiancando le infrastrutture specializzate senza sostituirle.
Fonte: Tom’s Hardware
