Apple cria sistema que transforma Macs ociosos em uma “GPU virtual” para rodar IA
Pesquisadores da Apple criaram o Minions, um sistema que junta Macs ociosos da empresa numa “nuvem virtual de GPU” para rodar tarefas de inteligência artificial. O esquema, descrito num artigo no arXiv publicado no dia 9, derrubou filas internas de GPU que passavam de 10 horas para alguns minutos.
A ideia é simples, pois todo Mac com Apple Silicon tem uma GPU que fica parada a maior parte do dia, então por que não emprestá-la a quem precisa processar modelos? O Tom’s Hardware, que destrinchou o paper, lembra que o conceito remonta ao SETI@home e ao Folding@home, só que agora com chips M em vez de PCs domésticos.
Como o Minions funciona
Três peças formam o sistema: o Minion Server recebe a tarefa, quebra em subtarefas e guarda tudo num banco PostgreSQL.
Em cada Mac participante roda um Minion Executor, que puxa a próxima subtarefa por API, lê os dados no Amazon S3, baixa o modelo se preciso, processa na própria GPU e devolve o resultado ao S3.

Não existe agendador central, e é o próprio Mac que busca trabalho quando está livre, no que os autores chamam de execução “puxada”.
O Minion Watchdog fecha o trio, monitorando um sinal de vida que cada máquina envia a cada cinco minutos. Quando um Mac dorme, sai da rede ou o dono retoma o controle, a subtarefa volta para a fila.
“Dispositivos macOS ociosos podem virar uma plataforma distribuída de inferência.” Jianhua Li e outros cinco pesquisadores da Apple, no artigo
Cada Mac roda um modelo inteiro na sua memória unificada, sem dividir uma rede neural entre máquinas.
Hoje o Minions só faz dois tipos de trabalho: gerar embeddings com modelos abertos do Hugging Face e produzir texto com modelos de linguagem via Ollama, instalado em cada computador.
Pedido pelo Slack e dados de outros times
Participar é informal… Um time pode mandar mensagem no Slack pedindo que colegas liguem o executor e apontem para determinado projeto, e o dono do Mac escolhe quais tarefas aceita primeiro, num recurso chamado dynamic task binding. Sem ele, vale a ordem de chegada.
A preocupação mais citada pelos próprios funcionários foi ver dados do seu time rodando em máquinas de outro grupo. A resposta da Apple foram pools separados por equipe ou organização, cada um com seu banco e seus Macs. O paper não mede consumo de energia nem desgaste do hardware.
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Inferência hoje, treinamento depois
Por enquanto, o Minions só faz inferência, que é rodar um modelo pronto. Os autores dizem que o treinamento distribuído fica para um trabalho futuro, e vão além, prevendo que, se Macs ociosos de várias organizações, “ou potencialmente da comunidade global”, puderem ser federados com segurança, dá para montar um pool de GPUs compartilhado.
Para entender a pressa, é preciso observar o todo: no relatório trimestral de julho, a Apple admitiu depender de “acesso a recursos computacionais suficientes” num mercado de oferta restrita e custos crescentes, e já roda parte do Private Cloud Compute em GPUs da NVIDIA no Google Cloud.
Logo, Macs parados na mesa dos funcionários são a capacidade extra mais barata que ela tem.
Fonte(s): arXiv e Tom’s Hardware