macOS 26.2로 더 빨라진 AI: Thunderbolt RDMA로 만드는 차세대 클러스터의 모든 것
macOS 26.2가 AI 연구와 개발자들에게 놀라운 선물을 들고 왔습니다. 최신 업데이트에서는 Thunderbolt를 통한 RDMA(원격 직접 메모리 액세스)가 지원되면서, 여러 대의 Mac을 초고속으로 연결해 대규모 AI 모델을 손쉽게 실행할 수 있게 된 것이죠. 이 기술이 무엇을 바꾸는지, 누구에게 도움이 되는지, 그리고 앞으로의 전망까지 핵심만 쏙쏙 정리해드립니다!
RDMA over Thunderbolt란? AI 시대의 초고속 데이터 통신
RDMA는 Remote Direct Memory Access의 약자로, 네트워크를 통해 다른 컴퓨터의 메모리에 직접 접근해 데이터를 보내는 혁신 기술입니다. 기존 방식처럼 CPU가 데이터를 일일이 처리하지 않아도 되어서, 아주 빠르고 효율적으로 대용량 데이터를 주고받을 수 있습니다.
Thunderbolt 5와 결합된 RDMA는 특히 애플 실리콘 Mac들 사이에서 마이크로초(μs) 단위의 지연만으로 데이터를 주고받을 수 있게 해줍니다. 이 덕분에 여러 대의 Mac을 연결해 ‘클러스터’를 만들고, 각 머신의 메모리와 연산을 동시에 활용하는 분산 AI 처리 환경을 구축할 수 있습니다.
애플 실리콘 Mac 클러스터: 대형 AI 모델도 거뜬한 ‘맥 스튜디오 군단’
최근 AI의 발전 속도를 보면, 대형 모델(예: 1조 파라미터 LLM!)을 돌리기 위해 엄청난 메모리와 연산력이 필요하죠.
macOS 26.2 업데이트는 M3 Ultra, M4 Max, 최신 MacBook Pro 및 Mac mini 등 Thunderbolt 5 지원 애플 실리콘 Mac을 여러 대 연결해 실제 슈퍼컴퓨터처럼 쓸 수 있게 만듭니다.
실제 사례로, MLX 라이브러리를 이용해 Mac Studio 여러 대를 클러스터로 구성하면 단일 머신의 한계를 넘어 512GB~1TB급 유니파이드 메모리를 합쳐서 동작시킬 수 있습니다. 대형 언어 모델(DeepSeek R1/V3, Kimi K2 Thinking 등)을 여러 대의 Mac에서 분산 실행, 혹은 빠른 추론까지도 손쉽게 가능해진 셈.
이 덕분에 연구자나 개발자들은 기존에 불가능했던 규모의 모델을 직접 실험하고 튜닝할 수 있게 되었습니다.
성능 진짜 괜찮을까? 병렬화와 저지연 데이터 처리의 마법
이번 업데이트의 핵심 중 하나는 ‘텐서 병렬화(Tensor Parallelism)’ 지원입니다. 간단히 말해 모델의 각 층(layer)을 여러 대의 Mac에 분산해서 처리, 데이터 동기화를 초저지연으로 할 수 있게 되었습니다.
예를 들어, 4대의 Mac으로 클러스터를 구성하면 모델의 계산과 KV 캐시를 4개로 나눠 처리하면서, 각 Mac이 전체 메모리의 1/4만 접근하면 되니까 속도가 크게 향상됩니다. 실제 벤치마크에선 토큰 생성(디코딩) 속도가 3.5배나 빨라진 사례도 있다는군요.
이전 파이프라인 병렬 처리에선 단순히 ‘더 큰 모델 돌리기’가 목적이었다면, RDMA와 텐서 병렬화는 실제로 여러 대의 머신이 모델을 shard(분할)해, 거의 선형적으로 성능이 증가합니다.
RDMA 클러스터의 AI 활용 예시와 한계점
RDMA over Thunderbolt를 활용하면 개인이나 소규모 연구팀도, 별도의 GPU 서버 없이 대형 모델을 실험할 수 있게 됩니다. 예를 들면 MLX Distributed를 통한 실시간 대화형 AI 또는 초거대 LLM 추론, 그리고 여러 모델을 연결한 스펙타큘러 디코딩 등까지 다양하죠.
하지만 한계도 있습니다.
하드웨어 투자: Thunderbolt 5 지원 Mac 다수 필요!
병렬 성능의 한계: 아주 대규모 기업과 데이터센터용으로는 아직 GPU 클러스터가 우위.
특정 워크로드(병렬 작업, context-heavy 연산 등)에선 성능 효율이 구체적 환경별로 다를 수 있음.
그럼에도 불구하고, AI 개발자와 연구자들이 ‘실험실 수준’에서 직접 대형 모델을 빠르게 시험할 수 있는 점은 매우 큰 진전입니다.
앞으로의 전망: AI democratization과 macOS 생태계 혁신
macOS 26.2의 RDMA over Thunderbolt는 단순한 기술 지원을 넘어, AI 개발의 ‘민주화’에 한 걸음 다가서게 만든 사건입니다. 이제 실험용 클러스터를 직접 만들고, 속도의 한계를 뛰어넘어 AI 연구를 누구나 시도할 수 있습니다.
MLX, OpenMPI 등 오픈소스 툴과 연계해서, 대규모 분산 추론, 실시간 협업, 메가데이터 조작 등 다양한 ‘실전 AI 개발’이 더 쉬워질 겁니다. 향후 Apple Intelligence와의 연계, 3rd-party 애플리케이션의 더 넓은 AI 활용까지도 꿈꿀 수 있겠죠.
시사점과 실용 팁
macOS 26.2의 RDMA 기능은 “누구나 자신의 책상에서 미니 슈퍼컴을 만들 수 있다”는 상상을 현실로 바꿨습니다.
실제 AI 연구나 업무 환경에서 대용량 데이터, 복잡한 모델을 처리하려면,
최신 Thunderbolt 지원 Mac 준비
MLX 등 분산 추론 라이브러리 활용
클러스터 구성 경험 쌓기: 작은 규모에서 직접 실험해보는 것 추천
대기업이나 거대 클라우드가 아닌 개인/연구팀, 혹은 AI 스타트업에게도 매우 큰 기회가 열렸다는 점, 지금부터 대비하면 남들보다 한 발 빨리 미래를 내다볼 수 있습니다!
참고
[1] macOS 26.2 Tahoe에서는 Thunderbolt 5 RDMA 지원이 추가되었고, MLX 기반 분산 AI 추진이 활성화 - AAPL Ch.
[2] macOS 26.2 enables fast AI clusters with RDMA over Thunderbolt - Hacker News
[3] macOS 26.2 Release Notes: RDMA over Thunderbolt - Apple Developer