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Minions:基于闲置 Apple Silicon 设备的动态分布式虚拟 GPU 云

Minions: A Dynamic and Distributed Virtual GPU Cloud Built on Idle Apple Silicon Devices

Jianhua Li · Yun Xing · Girisha De Silva · Ryan Flint · Kai Yuan · Sean Suchter

中文摘要

GPU 加速机器学习推理需求的持续增长,暴露出集中式 GPU 基础设施的诸多局限,包括成本高、弹性受限以及资源紧张时的长排队等待。与此同时,基于 Apple Silicon 的现代 macOS 设备配备了强劲 GPU,在日常使用中长时间处于闲置状态。该工作提出 Minions,一套动态且分布式的虚拟 GPU 云,聚合跨 macOS 设备的闲置 Apple Silicon GPU,以执行大规模机器学习推理负载。Minions 使团队无需额外采购 GPU 即可利用既有硬件。系统提供灵活的 GPU 推理任务执行、容错能力以及高效的资源利用。实践表明,在集中式 GPU 资源受限的环境中,闲置 macOS 设备可被改造为实用的分布式 GPU 推理平台。

关键要点

  1. 01问题:集中式 GPU 推理基础设施成本高、弹性不足,资源紧张时排队等待时间长
  2. 02方法:Minions 聚合跨 macOS 闲置 Apple Silicon 设备 GPU,形成分布式虚拟 GPU 云,支持灵活推理任务调度与容错
  3. 03收益:无需额外采购 GPU 即可扩展算力,提升闲置硬件利用率
  4. 04适用场景:集中式 GPU 资源受限环境中,利用已有 macOS 设备搭建分布式推理平台

解读

尚无解读。

原始英文摘要

arXiv:2610.12970v1 Announce Type: cross Abstract: The increasing demand for GPU-accelerated machine learning inference has exposed limitations in centralized GPU infrastructures, including high cost, limited elasticity, and long wait times under resource constraints. At the same time, modern Apple Silicon-based macOS devices are equipped with powerful GPUs that remain largely idle during normal usage. This paper presents Minions, a dynamic and distributed virtual GPU cloud that aggregates idle Apple Silicon GPUs across macOS devices to execute large-scale machine learning inference workloads. Minions enables teams to leverage existing hardware without requiring additional GPU procurement. The system provides flexible GPU inference task execution, fault tolerance, and efficient resource utilization. Our experience shows that idle macOS devices can be transformed into a practical distributed GPU inference platform in environments where centralized GPU resources are constrained.

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