맥미니 AI 슈퍼컴 변신! macOS 26.2 RDMA 기능

 

애플이 macOS 26.2 업데이트를 통해 Thunderbolt 5 기반 RDMA 기능을 정식 지원하면서, 맥미니 여러 대를 연결해 개인 AI 슈퍼컴퓨터를 구축할 수 있게 되었습니다. 이제 클라우드 GPU 비용을 대폭 줄이고 로컬 환경에서 대형 AI 모델을 빠르게 실행할 수 있는 새로운 시대가 열렸습니다.

RDMA란 무엇인가

RDMA(Remote Direct Memory Access)는 한 컴퓨터가 다른 컴퓨터의 메모리에 CPU를 거치지 않고 직접 접근하는 기술입니다.

기존 네트워크 통신은 OS와 CPU를 거쳐 데이터를 주고받기 때문에 지연 시간이 길지만, RDMA는 이 과정을 생략해 마이크로초 단위의 초저지연을 가능하게 합니다.

데이터센터에서는 InfiniBand나 RoCE 같은 전문 네트워크로 RDMA를 사용해왔습니다.

애플은 Thunderbolt 5를 통해 일반 사용자도 이 기술을 활용할 수 있도록 만들었습니다. AI 모델을 여러 대의 컴퓨터에 분산 처리할 때 노드 간 데이터 동기화 속도가 성능을 좌우하기 때문에, RDMA의 저지연은 엄청난 이점을 제공합니다.

macOS 26.2의 혁신적 변화

2025년 12월 12일 출시된 macOS Tahoe 26.2에는 'RDMA over Thunderbolt' 기능이 추가되었습니다.

Thunderbolt 5는 최대 120Gbps의 대역폭을 제공하는데, 이는 기존 10Gbps 이더넷보다 12배 빠른 속도입니다.

과거에는 복잡한 방식으로 클러스터링을 구성했다면, 이제는 애플이 macOS 커널 수준에서 RDMA를 공식 지원합니다.

별도의 복잡한 네트워크 장비나 소프트웨어 최적화 없이도 높은 안정성과 성능을 보장받을 수 있게 되었습니다.

실제 성능 개선 효과

RDMA의 진가는 분산 AI 추론에서 드러납니다. 텐서 병렬화 방식으로 모델의 각 층을 여러 Mac에 분산하면 MLX 프레임워크가 자동으로 초저지연 데이터 동기화를 처리합니다. 4대의 맥미니 클러스터를 구성하면 각 Mac이 모델의 1/4을 처리하면서 메모리 부하를 1/4로 감소시킵니다.

벤치마크 테스트 결과 토큰 생성 속도가 3.5배 향상되었으며, 단일 Mac에서는 불가능한 70B급 대형 언어 모델을 4대 연결 시 로컬에서 실행할 수 있습니다. Mac Studio 클러스터 테스트에서는 1.5TB의 가상 VRAM을 구축해 200B 파라미터 대규모 언어 모델을 로컬에서 실행할 수 있음이 입증되었습니다.

비용 효율성 분석

맥미니 M4 48GB 모델 4대 클러스터는 약 596만 원의 초기 비용이 들지만, 총 192GB 메모리와 480GB/s 메모리 대역폭을 제공합니다. NVIDIA DGX Spark는 약 530만 원으로 비슷한 가격이지만 128GB 메모리와 273GB/s 대역폭을 제공합니다.

전력 소비 측면에서 맥미니 4대 클러스터는 부하 시 200-300W를 소비해 연간 전기료가 약 3만 6천 원에서 7만 2천 원 수준입니다.

반면 클라우드 GPU는 하루 8시간, 주 5일 사용 기준으로 연간 약 152만 원이 소요됩니다.

맥 클러스터는 2-3개월 내에 클라우드 비용과 같아지며, 1년 후에는 95% 이상 비용 절감이 가능합니다.

맥 클러스터 구성 방법

맥 클러스터 구성을 위해서는 M4 칩이 탑재된 맥미니 2대 이상이 필요합니다.

Thunderbolt 5 케이블로 데이지 체인 방식으로 연결하고, macOS 26.2 이상을 설치한 후 MLX Distributed를 설치하면 됩니다.

RDMA 동작 확인은 터미널에서 간단한 명령어로 확인할 수 있습니다.

주의사항과 한계

파이프라인 병렬화 방식에서는 속도 향상이 미미할 수 있으며, 극도로 큰 배치 사이즈에서는 메모리 동기화 오버헤드가 증가할 수 있습니다.

M3 이하 Mac은 Thunderbolt 5를 지원하지 않으며, CUDA는 미지원이므로 MLX 같은 애플 최적화 프레임워크만 사용 가능합니다.

지속적인 AI 개발이나 연구를 진행하는 소규모 팀, 개인정보 보호가 중요한 업무 환경, 프로토타입 개발 후 클라우드로 스케일업하는 전략을 사용하는 경우 맥 클러스터가 최적의 선택입니다. 다만 대규모 AI 모델을 처음부터 학습하는 경우에는 클라우드 GPU나 DGX Spark가 더 적합합니다.

macOS 26.2의 RDMA over Thunderbolt는 단순한 기술 업데이트가 아닙니다.

개인과 소규모 팀이 클라우드에 의존하지 않고도 로컬에서 대형 AI 모델을 실행할 수 있는 새로운 가능성을 열었습니다.

2025년은 누구나 AI를 로컬에서 실행할 수 있는 첫 해가 될 것입니다.