ఏదైనా ఆబ్జెక్టివ్ వైబ్ కోడర్‌ని అడగండి మరియు వారు Apple గొప్ప పర్యావరణ వ్యవస్థను కలిగి ఉన్నారని, అయితే NVIDIA యొక్క CUDA, సాధారణ-ప్రయోజన ప్రాసెసింగ్ కోసం NVIDIA GPUలను ఉపయోగించడానికి డెవలపర్‌లను అనుమతించే ఒక బెస్పోక్ సమాంతర కంప్యూటింగ్ ప్లాట్‌ఫారమ్ మరియు ప్రోగ్రామింగ్ మోడల్ వంటి తప్పనిసరిగా కలిగి ఉండే వనరులతో అతుకులు లేని ఇంటర్‌ప్లే లేకపోవడం వల్ల ఆటంకం కలిగిందని వారు మీకు చెబుతారు.
అయితే, ఇప్పుడు, ఒక రెడ్డిటర్ CUDA బ్యాకెండ్‌ను కేవలం 30 నిమిషాల్లో క్లాడ్ కోడ్ యొక్క క్లాడ్‌బాట్ ద్వారా AMD యొక్క ROCmకి మొత్తం CUDA బ్యాకెండ్‌కి పోర్ట్ చేయగలిగాడు, ఈ ప్రక్రియలో NVIDIA యొక్క ఇంతకుముందు అజేయమైన CUDA కందకాన్ని గణనీయంగా తగ్గించింది, Apple యొక్క Mac మినీ డివైజ్‌లు Apple యొక్క హార్డ్‌వేర్‌లను తయారు చేస్తున్నాయి. వారి వ్యక్తిగత వర్క్‌ఫ్లోలలోకి చాలా సామర్థ్యం గల సేవల యొక్క వాస్తవిక సూట్.
ఇచ్చిన కోడ్ ముక్కపై పోర్టింగ్ చేయడానికి ఆచరణీయమైన ఏజెంట్ ఫ్రేమ్‌వర్క్ రావడంతో Apple Mac మినీ పరికరాలు ప్రజాదరణ పొందాయి.
NVIDIA RTX 4090తో పోలిస్తే డెడికేటెడ్ Apple సిలికాన్‌లో తక్కువ సంక్లిష్టమైన మెషీన్ లెర్నింగ్ (ML) మరియు AI టాస్క్‌లను అమలు చేయడం చౌకగా ఉందని మేము ఇటీవల చూపించాము.
ఈ ప్రయోజనం యొక్క గుండె వద్ద Apple సిలికాన్ యొక్క ఏకీకృత మెమరీ నిర్మాణం ఉంది, ఇక్కడ CPU మరియు GPU ఒకే మెమరీ కాష్‌ని ఉపయోగిస్తాయి. కాబట్టి, ఉదాహరణగా, M4 Pro Mac మినీలో 64GB RAM (యూనిఫైడ్ మెమరీ) వర్సెస్ RTX 4090 యొక్క 24GB RAM ఉంది.
వాస్తవానికి, ఈ పూల్ చేయబడిన కంప్యూటింగ్ ప్రయోజనాన్ని హైలైట్ చేయడానికి Apple తన శక్తి మేరకు ప్రతిదీ చేస్తున్నట్లు కనిపిస్తోంది. ఉదాహరణకు, MacOS Tahoe 26.2 ఒక కొత్త డ్రైవర్‌ను MLXకి పరిచయం చేసింది, Apple యొక్క బెస్పోక్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ప్లాట్‌ఫారమ్, Thunderbolt 5కి మద్దతుతో నిండి ఉంది, ఇది సాధారణ ఈథర్నెట్ ఆధారిత కంప్యూటింగ్ క్లస్టర్ కోసం గరిష్టంగా 80Gb/s vs. 10Gb/s బ్యాండ్‌విడ్త్‌ను కలిగి ఉంది.
Apple హార్డ్‌వేర్‌పై అధిక పనితీరును సాధించడానికి PyTorch లేదా TensorFlow వంటి మెషిన్ లెర్నింగ్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లను ప్రభావితం చేసే GPU యాక్సిలరేషన్ పనుల కోసం Apple సిలికాన్ మెటల్ పెర్ఫార్మెన్స్ షేడర్స్ (MPS) – కంప్యూట్ మరియు గ్రాఫిక్స్ షేడర్‌ల లైబ్రరీపై ఆధారపడుతుందని గమనించండి.
అయినప్పటికీ, Apple సిలికాన్‌కు NVIDIA యొక్క CUDA ఫ్రేమ్‌వర్క్‌తో అంతర్లీన అనుకూలత లేకపోవడం, నిర్దిష్ట AI వర్క్‌లోడ్‌ల కోసం, ముఖ్యంగా ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్‌తో కూడిన వాటి కోసం Apple Macs మరియు Mac మినీలను స్వీకరించడానికి అతిపెద్ద అడ్డంకులలో ఒకటిగా మిగిలిపోయింది.
అయితే, ఇప్పుడు, మేము ఇటీవల ఒక అంకితమైన పోస్ట్‌లో వివరించినట్లుగా, CUDA కీలకపదాలను ROCmతో సజావుగా భర్తీ చేయడానికి Redditor Claude Code యొక్క Clawdbotని ఉపయోగించగలిగారు, అదే సమయంలో నిర్దిష్ట కెర్నల్‌ల యొక్క అంతర్లీన తర్కం స్థిరంగా ఉండేలా చూస్తుంది మరియు అది కూడా Hipify వంటి సంక్లిష్ట అనువాద వాతావరణాలను ఉపయోగించకుండా.
ఈ అభివృద్ధి Apple Mac మినీ పరికరాలపై, ప్రత్యేకించి Vibe కోడింగ్ సంఘం నుండి కొత్త ఆసక్తిని రేకెత్తిస్తోంది.
పరిస్థితి చాలా క్రూరంగా మారింది, ఆపిల్ క్లాడ్‌బాట్ యొక్క కొత్తగా వచ్చిన కీర్తిని ఉపయోగించుకునే లక్ష్యంతో రూపొందించిన మార్కెటింగ్ మెటీరియల్‌ను బయటకు నెట్టివేస్తోంది.