お久しぶりです。前回の投稿からしばらく経ってしまいました。Minecraftサーバーの記事についても時間ができたらまた書いていこうと思うのですが、去年の12月ごろに購入したM4 Pro Mac miniについて紹介したいと思います。
購入したMac miniのスペック
今回、14コアCPU、20コアGPU、16コアNeural Engine搭載Apple M4 Pro Mac Miniを購入しました。
また、容量は1TBを選択しました。メモリは24GBです。
外観
Mac miniの化粧箱の外観はこんな感じです。以前のMac miniに比べてもとても小さく、こんなちっちゃな箱の中にパソコンが入ってるのかとびっくりしました。
上の蓋を開けるとすぐに新しいMacが見れます。本当に小さいですね。
Mac mini本体です。前面にはUSB Type-Cが2つ、右側にはイヤホンジャックがあります。
後面には、Thunderbolt5対応のUSB Type-Cが3つあります。
Mac miniの背面には右上に電源ボタンがあります。
電源コードやHDMIなど様々なケーブルをつけているときに電源ボタンを押すのは正直面倒ですが、購入してから今まで2,3回程度しかシャットダウンしたことがないので、そんなに問題には感じませんでした。
電源コードは黒のメッシュでした。
性能の比較
せっかくなので、Mac miniとMacBook Pro(2020)を比較してみようと思います。ベンチマークのスコアというよりも、使用感や処理速度などについて見ていきたいと思います。
MacBook Proのスペックは以下の通りです。
プロセッサ:2GHz クアッドコアIntel Core i5
グラフィックス:Intel Iris Plus Graphics 1536MB
メモリ:16GB
OSの起動速度
MacBook Pro: 33.61秒
Mac Mini: 27.50秒
ちょっと早いかな？くらいですね。
Blenderでのレンダリング
BlenderのDemo FilesにあるLone Monkを使用して、レンダリングをして見たいと思います。Cyclesを使用したレイトレーシングレンダリングを行います。
4Kでの出力で、GPU演算を使用してレンダリングします。タイル数は2048、最大サンプル数は4096でデノイズありで出力しました。
MacBook Pro:15時間32分41.10秒
Mac mini:21分33.26秒
MacBook Proでは15時間半以上かかったのに対して、Mac miniでは21分しか掛かりませんでした。なんと44倍以上早くレンダリングを終えることができました。
レンダリングされた画像にもほとんど違いは見られませんでした。
Xcodeでのコンパイル
次に、プログラムのコンパイルにかかる時間を比較してみたいと思います。
使用するプログラムとして、Appleがチュートリアルとして提供しているAbout Meを使用したいと思います。
https://developer.apple.com/tutorials/sample-apps/aboutme
MacBook Pro: 45.6秒
Mac mini: 17.8秒
ビルドした結果、Mac miniが2.56倍以上早いことがわかりました。
LLMの生成速度
大規模言語モデルの生成速度を見てみましょう。今回はローカルで簡単にLLMを実行できるLM Studioを使用します。ただし、このアプリはApple Siliconでしか動作しないため、Mac miniのみで実行します。
今回はLlama 3.2 11B Vision InstructのMLX版を使用してVQA(画像と質問を与えて回答を生成する)を行いました。
このフリー画像について説明してもらいましょう。
翻訳
画像には、ノートパソコンを囲む5人のグループが描かれています。4人が立ち、1人が座っています。中央の女性は画面に集中しており、他のメンバーは彼女を見つめています。
5人のグループがノートパソコンを囲んでいます。中央の女性は画面に集中しており、他のメンバーは彼女を見つめています。
4人が立ち、1人が座っています。中央の女性はノートパソコンを前にテーブルに座り、周囲の人々は彼女を取り囲むように立っています。
人々はビジネスカジュアルな服装をしています。ブラウス、ボタンダウンシャツ、ジャケットを着用しており、プロフェッショナルな環境を示しています。
この画像は、グループが共同作業や会議に没頭している様子を示しており、女性が注目の中心となっています。プロフェッショナルな服装と環境は職場環境を暗示しています。
このように、かなり詳細に分析をしてくれます。この生成にかかった時間は47.45秒でした。
また、この画像について、パソコンを使っているのは誰かと聞いてみましょう。
翻訳
画像中央の女性は、テーブルに座りノートパソコンを目の前に置き画面を見ていることから、その端末を使用しているように見えます。画像内の他の4人は彼女の周囲に立ち、ノートパソコンでの操作を観察しています。
質問の意図を正しく理解し、問いに答えることができています。この生成にかかった時間は19.35秒でした。
ついでに、同じ質問をChatGPTにもしてみます。
生成にかかった時間は一問目が9.38秒、二問目が3.28秒でした。やはり企業の運営する大規模なシステムには敵いませんが、こんなに小さなマシンでも45秒程度で回答を生成することができるというのはなかなかの性能だと感じます。
最後に
M4 Pro Mac miniを購入してしばらく使用していますが、今まで遅く感じていた動作などが全てサクサク動き、XcodeのビルドやLive Previewなどもすぐに変更が反映されるため、快適に感じています。
かなり高い買い物ですが、買ってよかったと思いました。
