Recenzja Mac Studio z M3 Ultra – idealna stacja robocza do AI

Recenzja Mac Studio z M3 Ultra - idealna stacja robocza do AI

Mac Studio z układem M3 Ultra to najnowsza stacja robocza Apple, która zadebiutowała w 2025 roku, oferując wyjątkową wydajność dla profesjonalistów z branży kreatywnej i deweloperów. Urządzenie stanowi znaczący krok w kierunku zwiększenia możliwości lokalnego przetwarzania zadań związanych ze sztuczną inteligencją, jednocześnie utrzymując niskie zużycie energii charakterystyczne dla rozwiązań Apple.

Architektura M3 Ultra i jej możliwości

M3 Ultra to układ stworzony przez połączenie dwóch procesorów M3 Max za pomocą technologii UltraFusion. Wyposażony jest w 32-rdzeniowy CPU z 24 rdzeniami o wysokiej wydajności i 8 rdzeniami o wysokiej efektywności energetycznej, 80-rdzeniowy GPU oraz 32-rdzeniowy Neural Engine. Co ciekawe, choć układ bazuje na architekturze M3, wprowadza nieoczekiwane funkcje, takie jak obsługa Thunderbolt 5 oraz możliwość pracy z aż 512 GB pamięci RAM.

Wzrost wydajności w porównaniu do poprzednich generacji jest znaczący. M3 Ultra wykorzystuje zaawansowany proces produkcyjny 3 nm firmy TSMC (N3B), oferując znacznie lepszą wydajność graficzną dzięki nowym rdzeniom GPU z akceleracją ray tracingu i mesh shadingu. To czyni go idealnym do zadań związanych z modelowaniem 3D, renderowaniem i zaawansowaną obróbką wideo.

Szczególnie warto zwrócić uwagę na możliwości Neural Engine w M3 Ultra. Choć Neural Engine w M4 Max teoretycznie oferuje 38 TOPS (bilionów operacji na sekundę) w porównaniu do 18 TOPS w M3, to w praktyce M3 Ultra działa dwukrotnie szybciej przy tych samych modelach dzięki 32 rdzeniom przeznaczonym do obliczeń AI.

Parametr M3 Ultra M4 Max
Rdzenie CPU 32 (24+8) 16 (12+4)
Rdzenie GPU 80 40
Neural Engine 32 rdzenie 16 rdzeni
Maksymalna pamięć 512 GB 128 GB

Wydajność i efektywność energetyczna

W testach wydajności Mac Studio z M3 Ultra pokazuje swoją siłę szczególnie w zadaniach wielowątkowych. W przypadku renderowania sceny Vultures w Redshift, M3 Ultra potrzebuje około 2 minut i 4 sekund, podczas gdy NVIDIA RTX 5090 wykonuje to samo zadanie w około minutę i dwie sekundy. Choć nie dorównuje topowym kartom NVIDIA pod względem czystej wydajności, oferuje nieporównywalnie lepszy stosunek wydajności do zużycia energii.

Podczas intensywnych obciążeń Mac Studio z M3 Ultra pobiera około 280 W na pełnym obciążeniu, co stanowi znacznie mniej niż porównywalne stacje robocze wyposażone w karty NVIDIA. Pomimo mocnego obciążenia, system chłodzenia pracuje cicho, a obudowa pozostaje tylko lekko ciepła.

W testach DaVinci Resolve widać wyraźny wzrost wydajności w porównaniu do M4 Max, szczególnie w przypadku pracy z materiałami w wysokiej rozdzielczości i zaawansowanymi efektami wykorzystującymi akcelerację GPU. Różnica jest zauważalna przy:

  • Kodowaniu materiałów H.264 i HEVC w 4K i 8K
  • Przetwarzaniu formatów RAW różnych producentów
  • Efektach wykorzystujących redukcję szumów czasowych
  • Zadaniach związanych z AI, takich jak Super Scale czy maskowanie osób

Jednak warto zauważyć, że w aplikacjach korzystających głównie z pojedynczego rdzenia, takich jak Adobe Photoshop, M4 Max często osiąga lepsze wyniki. Na przykład, w operacjach takich jak filtr adaptacyjnego szerokiego kąta czy rozmycie pola, M4 Max jest o około 30% szybszy niż M3 Ultra.

Potencjał dla sztucznej inteligencji

Największą zaletą Mac Studio z M3 Ultra w kontekście AI jest ogromna ilość pamięci zintegrowanej dostępnej dla modeli uczenia maszynowego. System pozwala na uruchamianie lokalnie dużych modeli językowych (LLM) bez konieczności korzystania z usług chmurowych.

Testując Mac Studio z narzędziami takimi jak Ollama i LM Studio, udało się uruchomić zaawansowane modele jak Qwen 2.5 Coder (32 miliardy parametrów) czy DeepSeek (70 miliardów parametrów). Model DeepSeek działa z prędkością około 5 tokenów na sekundę, a mniejszy Qwen Coder 2.5 osiąga 13-14 tokenów na sekundę. Te wartości są imponujące dla lokalnie uruchamianych modeli na komputerze stacjonarnym.

Porównując koszty i możliwości dostępnych rozwiązań do zadań AI:

  1. NVIDIA H100 z 80 GB pamięci (3 TB/s) – około 33 000 euro
  2. AMD MI300X z 192 GB pamięci (5,3 TB/s) – około 26 000 euro
  3. Apple M3 Ultra z 512 GB pamięci (800 GB/s) – około 12 000 euro

Mac Studio z M3 Ultra oferuje największą ilość pamięci za najniższą cenę, co czyni go atrakcyjnym rozwiązaniem dla firm chcących uruchamiać modele AI lokalnie, zachowując kontrolę nad własnymi danymi.

Praktyczne zastosowania w środowisku deweloperskim

Dla programistów Mac Studio z M3 Ultra oferuje istotne korzyści, szczególnie w złożonych środowiskach deweloperskich. Kompilacja przykładowego projektu Xcode trwa około 67 sekund na M3 Ultra, w porównaniu do 77 sekund na M4 Max. Większa liczba rdzeni CPU umożliwia jednoczesne uruchamianie wielu maszyn wirtualnych, co jest nieocenione przy testowaniu aplikacji w różnych środowiskach.

Połączenie lokalnych modeli LLM z narzędziami programistycznymi otwiera nowe możliwości. Podczas testów wykorzystaliśmy rozszerzenie Continue dla Visual Studio Code zintegrowane z Ollama, co pozwoliło na generowanie testów jednostkowych, optymalizację istniejącego kodu i tworzenie nowych komponentów bez opuszczania środowiska IDE.

Podobne integracje są możliwe w innych aplikacjach profesjonalnych. Cinema4D może wykorzystywać skrypty Python do komunikacji z lokalnym serwerem AI, aby automatycznie tworzyć obiekty 3D, przypisywać materiały i pozycjonować elementy w scenie. Ta tendencja integracji aplikacji z lokalnymi modelami LLM widoczna jest w różnych branżach:

  • Wtyczki do Adobe Photoshop pozwalające korzystać z lokalnych modeli generacji obrazów
  • Rozszerzenia dla DaVinci Resolve i Premiere Pro wykorzystujące niestandardowe modele do napisów i edycji tekstu
  • Narzędzia IDE oferujące zaawansowane funkcje autouzupełniania i debugowania kodu

Mac Studio z M3 Ultra, dzięki dużej ilości pamięci i wydajnemu Neural Engine, staje się centralnym punktem dla lokalnej infrastruktury AI w małych i średnich firmach, oferując alternatywę dla drogich usług chmurowych przy jednoczesnym zachowaniu kontroli nad danymi i zapewnieniu prywatności.

Michał Zieliński
Retour en haut