macOS 26.2 부터 Thunderbolt를 통한 RDMA로 빠른 AI 클러스터 구성이 가능해짐

• macOS Tahoe 26.2에 Thunderbolt 5 기반 RDMA 기능이 새로 추가되어, MLX를 활용한 분산 AI 추론 등 저지연 통신이 가능해짐
• 이는 “Mac을 고속 분산 컴퓨팅 노드로 취급할 수 있게 만드는 것” 으로, macOS가 단순한 데스크톱 OS를 넘어, 로컬 AI·HPC 실험 플랫폼으로 확장이 가능해짐

RDMA란 무엇인가

• RDMA(Remote Direct Memory Access) 는 한 컴퓨터가 다른 컴퓨터의 메모리에 CPU 개입 없이 직접 접근하는 통신 방식
• 네트워크 스택, 커널 복사, 컨텍스트 스위칭을 우회해 지연 시간(latency)을 극단적으로 줄이고 처리량을 크게 높임
• 주로 InfiniBand, RoCE 같은 데이터센터 네트워크에서 사용되어 왔음
• 고성능 컴퓨팅(HPC), 분산 스토리지, 대규모 AI 학습·추론에서 표준적인 기술로 자리 잡음
• 핵심은 “네트워크 통신을 하는데도 마치 같은 메모리를 쓰는 것처럼 빠르게 동작” 한다는 점

RDMA over Thunderbolt의 의미

• macOS 26.2에서는 Thunderbolt 5로 연결된 Mac들 사이에서 RDMA 통신을 지원
• 기존에는 RDMA가 서버급 네트워크 장비에 한정되었다면, 이제는 케이블 하나로 연결한 로컬 Mac 클러스터에서도 가능해진 셈
• Thunderbolt의 높은 대역폭과 매우 낮은 지연 시간을 RDMA 모델로 그대로 활용 가능
• 즉, “책상 위 Mac 여러 대를 데이터센터처럼 묶는 통로” 가 열린 것

왜 AI 워크로드와 잘 맞는가

• 분산 AI 추론이나 학습에서는 노드 간 텐서 교환이 병목이 되기 쉬움
• RDMA는 이 과정에서 CPU를 소모하지 않고 GPU ↔ GPU에 가까운 통신 패턴을 제공
• 릴리스 노트에 언급된 MLX 기반 분산 AI 추론은 이런 저지연·고대역 통신을 전제로 설계된 구조
• 모델을 여러 Mac에 나눠 올리고, 단일 머신처럼 동작하는 추론 클러스터 구성 가능성 확대
• 소규모 팀이나 연구 환경에서 “서버 없이 Mac으로 AI 클러스터 구성” 하는 것이 현실적인 선택지가 됨

실제로 가능해지는 사용 시나리오

• Mac Studio / Mac Pro 여러 대를 Thunderbolt로 연결해 로컬 AI 추론 팜 구성
• 대형 모델을 단일 GPU에 올리기 어려운 경우, 모델 분할 추론 실험 가능
• 로컬 분산 시뮬레이션, 고속 데이터 파이프라인, 실험적 분산 시스템 연구
• 데이터센터 이전 단계에서의 프로토타입·PoC 환경 구축 비용 대폭 절감