快科技 12 月 25 日消息，近日知名工程师 Jeff Geerling 完成了一项挑战，利用 macOS 26.2 最新的系统特性，将四台 M3 Ultra Mac Studio 成功合体，打造出一台拥有 1.5TB 统一内存的 AI 计算集群。

这次集群成功的关键在于 macOS 26.2 引入的一项核心功能 RDMA over Thunderbolt 5，通过 Thunderbolt 5 接口，允许一台 Mac 直接读取另一台的内存，无需 CPU 干预。

在 Geekbench 6 的多核测试中，该集群轻松超越了 Dell Pro Max with GB10 和 Framework Desktop，双精度浮点数性能更是达到了 1TFLOPS 以上，而闲置功耗低于 10W。

在 AI 推理方面，单机运行 Llama 3.2 3B 模型时，每秒可处理 154.6 个 token；在运行大型 Llama 3.1 70B 模型时，每秒可维持 14.1 个 token，这两个测试的性能都远超其他对手。

此外，在尝试运行 DeepSeek R1 671B 超大型模型时，其他系统均无法正常运行，而 Mac Studio 集群凭借其 1.5TB 的统一内存，完成了这一挑战。

RDMA over Thunderbolt 5 在这个 AI 集群中发挥了关键作用，在启用 RDMA 后，内存访问延迟从 TCP 的 300 微秒降至 50 微秒以下。

在使用 exo 系统测试 Qwen3 235B 时，四台设备每秒可处理 31.9 个 token，比 llama.cpp TCP 快了一倍以上；DeepSeek V3.1 更是达到了每秒 32.5 个 token。

虽然 RDMA 表现出色，但在高负荷时偶尔会出现系统崩溃的情况

另外值得注意的是，由 Mac Studio 组成的 AI 集群总硬件成本约为 40000 美元（约合人民币 28 万元），相比其他两个平台，这一价格更贵。