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一篇详细的技术文章,介绍把 M5 Ultra 256 GB 用于 prefill、M3 Ultra 512 GB 用于 decode 的配对方案:在 MLX 上运行 GLM-5.3-Flash,通过 Thunderbolt 5 RDMA 做分离式推理,将长 prompt 的首 token 延迟从约 40 秒降到约 18.5 秒。
本文汇总了2026年最佳笔记本电脑扩展坞,重点介绍了Plugable USB-C 5-Display Dock和Satechi Thunderbolt 4 Multimedia Pro Dock等选项及其功能和规格。
Jeff Geerling 详细介绍了如何使用预算级的 Thunderbolt 3 转 OCP 2 网卡适配器在 Mac Studio 上获得 25 Gbps 以太网,包括性能测试和过热问题的修复方法。
据报道,PyTorch 正在为 Mac 上的分布式模型训练添加一个快速的 Thunderbolt 通信后端。
Fabien Sanglard分享了他使用一款扩展坞的经验:在换用ASUS ROG Swift显示器后,这款扩展坞终于能可靠地唤醒,解决了一个长期存在的Thunderbolt睡眠唤醒困扰。
通过 Thunderbolt 和 Strix Halo 演示了基于 USB4 的 RDMA 实验性实现,可能实现与任何 USB4 主机的高速数据传输。
Mozilla的营利性子公司MZLA Technologies发布了Thunderbolt AI,这是一个开源、自托管的AI客户端,完全运行在用户的基础设施上,支持任何模型,并通过将数据保留在组织自己的系统内来确保数据隐私。
一名用户展示了一个由 M5 Max MacBook 组成的 DIY 集群,这些设备通过雷雳 5 连接,凸显了其聚合计算能力以及面临的连接挑战。
MLX 面向 macOS 的 RDMA-over-Thunderbolt 实现已独立成库,任何人都能用它组建高速 Mac 集群,在本地跑 AI 负载。
在两台 M5 Max MacBook Pro 上通过 Thunderbolt 5 RDMA 运行 Qwen3.6 35B(视觉版)。模型能描述图片并正确识别 Apple Park,但把 John Ternus 错认成 Jeff Williams。借助前缀缓存,响应几乎瞬间完成。