Pour bien comprendre pourquoi l’annonce de the tiny corp fait l’effet d’une bombe, il faut rembobiner un peu. En 2020, Apple a tout envoyé valser avec ses puces M1. C’est le projet Apple Silicon, la marque à la pomme s’est débarrassée d’Intel, son ancien partenaire.
Apple Silicon a offert une puissance de feu incroyable, une autonomie record, mais un système totalement fermé. Dans la foulée, Apple a discrètement enterré le support des eGPU (les cartes graphiques externes), une technologie pourtant bien pratique sur les anciens Mac Intel.
La raison officielle ? La fameuse mémoire unifiée. En regroupant le processeur, la partie graphique et la RAM sur une seule puce, Apple a gagné en efficacité ce qu’on a perdu en liberté. Si vous vouliez plus de puissance graphique ou plus de mémoire pour vos calculs, la seule solution était de repasser à la caisse pour acheter un Mac plus cher. Et on connaît les tarifs d’Apple sur la mémoire vive.
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Mais le monde de l’intelligence artificielle a changé beaucoup de choses. Aujourd’hui, pour faire tourner des modèles de langage massifs (LLM) en local comme Qwen ou Llama, il faut de la mémoire vidéo, beaucoup de mémoire. C’est là qu’intervient TinyGPU. Ce n’est pas un pilote magique pour jouer à Cyberpunk 2077 sur votre MacBook Air, mais un outil de calcul qui permet de brancher une carte Nvidia ou AMD en USB4 pour l’utiliser comme un moteur de réflexion externe.
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Le hack qui fonctionne
TinyGPU utilise une extension de pilote approuvée par Apple pour faire croire à macOS que le GPU externe est un simple périphérique de calcul. C’est un tour de force technique car Apple a toujours refusé de fournir des pilotes pour les cartes Nvidia depuis plus de dix ans. Ici, on ne parle pas d’afficher une image sur un écran (le GPU ne sortira aucun signal vidéo), mais de déléguer des calculs complexes à la carte.
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Concrètement, le pilote mappe la mémoire du GPU directement dans le système. C’est compatible avec les architectures Nvidia Ampere (RTX 30) et ultérieures, ainsi qu’avec les cartes AMD RDNA3 (série 7000). Le plus beau ? Cela fonctionne sur n’importe quel Mac équipé d’un port Thunderbolt 3, 4 ou USB4, cela inclus donc toute la gamme Apple Silicon. On installe une petite application, on branche sa carte dans un boîtier eGPU classique, et le framework tinygrad s’occupe du reste.
Cependant, la bande passante du Thunderbolt est limitée à environ 40 Gbit/s, soit bien moins que les 400 Go/s de la mémoire interne d’une puce M5 Max. Pour de l’IA, ce n’est pas forcément rédhibitoire, car une fois que le modèle est chargé dans la mémoire de la carte Nvidia, il y reste. C’est une solution parfaite pour ceux qui ont besoin de 24 Go de VRAM (comme sur une RTX 3090) sans vouloir vendre un rein pour un Mac Studio ultra-configuré.
Pourquoi c’est une petite révolution pour certains
Le vrai problème de l’ère Apple Silicon, c’est l’obsolescence programmée par le prix. Aujourd’hui, si vos besoins en calcul augmentent, vous devez changer de machine. Avec TinyGPU, the tiny corp propose une alternative : garder son Mac et lui greffer un GPU externe. C’est une vision de l’informatique plus modulaire, plus « PC », qui fait cruellement défaut à l’écosystème Apple actuel.
L’autre enjeu est stratégique. En rendant les Mac compatibles avec les cartes Nvidia via leur framework, George Hotz s’attaque au monopole de CUDA. Si vous pouvez faire du machine learning de pointe sur Mac en utilisant une carte RTX externe, vous n’avez plus besoin d’acheter un PC, des serveurs hors de prix ou de louer du temps de calcul sur AWS.
Oui, TinyGPU est un produit de niche pour des besoins de niche. Mais c’est un signal fort envoyé. La preuve est faite que le matériel Apple Silicon peut supporter des composants tiers si on lui en donne l’autorisation.
Si vous êtes équipés d’un eGPU, vous pouvez tester le projet chez vous. Tout est disponible sur le site officiel de tinygpu.
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