La relación histórica entre Apple y NVIDIA ha tenido sus altibajos, especialmente desde que Apple decidió bloquear los controladores de las tarjetas gráficas en macOS Mojave y con la introducción del chip M1, lo que parecía marcar un distanciamiento definitivo entre las dos corporaciones. Sin embargo, en el contexto actual de desarrollo de inteligencia artificial, Apple ha reconsiderado y busca integrar el soporte para hardware de NVIDIA.
Según informes de AppleInsider, Apple está activamente trabajando para incorporar soporte para CUDA, lo que facilitaría la ejecución de aplicaciones en las tarjetas gráficas NVIDIA. Aunque esto podría sonar emocionante, especialmente si piensas en usar una eGPU con tu MacBook, es importante destacar que este esfuerzo se centra principalmente en MLX, el marco de aprendizaje automático de Apple.
Con esta integración, los proyectos de IA podrían adaptarse para operar en hardware de NVIDIA. Esto permitiría a los desarrolladores escribir y testear su código en Macs con Apple Silicon y luego transferirlo a sistemas basados en las potentes GPUs de NVIDIA, lo que podría significar un ahorro considerable a largo plazo.
Aunque aún no se ha hecho un anuncio oficial, el proyecto ha estado en desarrollo desde marzo de 2025 y cuenta con el soporte de Apple. El repositorio en GitHub indica que el backend para MLX puede correr en Linux con CUDA 12 y SM 7.0 (Volta) o versiones superiores, y algunos desarrolladores han reportado éxito ejecutando ejemplos en sistemas Ubuntu 22.04 con CUDA 11.6.
Apple y NVIDIA, aliados nuevamente gracias a la IA
Es crucial recordar que Apple y NVIDIA no son adversarios irreconciliables. A pesar de su separación notable en 2018, la emergente tecnología de IA ha servido como un puente para reconectar a las compañías. Un ejemplo de esta renovada colaboración se observó a finales de 2024, cuando Apple reveló detalles sobre ReDrafter, una técnica que optimiza la inferencia en modelos utilizando tecnología de NVIDIA.
«Al evaluar un modelo de producción con miles de millones de parámetros en una GPU NVIDIA, observamos una mejora de velocidad de 2.7 veces en el procesamiento de tokens utilizando el marco de aceleración de inferencia TensorRT-LLM«, explicó Apple. «Estos resultados sugieren que la tecnología podría disminuir significativamente la latencia que experimentan los usuarios, mientras usa menos recursos de GPU y consume menos energía«.
En cuanto a desarrollo, el proyecto MLX + CUDA facilitaría ahorros significativos en los costos de desarrollo durante las etapas iniciales. Los equipos de desarrollo podrían evitar gastos elevados, ya que podrían escribir y probar el código en Mac antes de trasladarlo a sistemas más robustos. Esto representa una ventaja considerable dado el precio actual y la demanda de tarjetas gráficas especializadas en IA.
La implementación solo es unidireccional. Esto significa que no es posible ejecutar código CUDA de manera nativa en macOS, ni cargar proyectos diseñados específicamente para CUDA directamente en MLX. Probablemente, lo más desalentador es que los usuarios no podrán instalar una RTX 4090 en el slot PCIe de su Mac Pro, debido a la falta de controladores y soporte oficial por parte de NVIDIA.
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