IT时代网10月16日消息，苹果研究团队公布了一项名为 Minions 的系统研究，尝试聚合闲置 Mac GPU，形成一个可动态调度的虚拟 GPU 云，用于运行大规模机器学习推理任务。

传统 AI 推理通常依赖集中式 GPU 集群，面临成本高、扩容慢、排队时间长等问题；而 Mac 在日常办公、浏览和创作场景中，GPU 常常长期空闲。苹果在论文中阐述的 Minions 方案，希望重新组织这些看不见的算力，在不额外采购 GPU 的情况下让多台 Mac 协同完成 AI 任务。

根据论文概述，系统由四个关键部分组成：Minion Server 负责接收任务、拆分子任务并协调调度；PostgreSQL 元数据存储记录任务与设备状态；运行在各台 macOS 设备上的 Minion Executor 通过 Apple Silicon GPU 本地执行推理；Minion Watchdog 则监控设备掉线、休眠或断电等情况，并把未完成任务重新分配给其他可用设备。

在技术实现上，Minions 采用拉取式任务模型，设备主动向服务器领取可执行的子任务，并通过原子化机制避免多台设备重复处理同一任务。推理结果可写入对象存储，系统还提供基于 Grafana 的实时监控面板，便于团队了解在线、忙碌和空闲设备数量。

苹果披露的测试结果显示，此前因集中式 GPU 资源不足而需排队超过 10 小时的部分推理任务，在 Minions 下可在数分钟内开始执行。不过这项技术目前更像是面向企业内部的研究与工程方案，而非面向普通消费者的正式产品。

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注：本文配图由AI生成。本文综合自IT之家等，文中包含AI辅助创作的内容。

编辑：林一舟