10月15日，科技媒体AppleInsider报道，苹果研究团队公布了一项名为Minions的系统研究，尝试聚合闲置Mac GPU，形成可动态调度的”虚拟GPU云”，用于运行大规模机器学习推理任务。
集中式GPU集群的三大痛点
传统AI推理通常依赖集中式GPU集群，面临成本高、扩容慢、排队时间长三大问题。以企业场景为例，AI推理请求往往存在波峰波谷，集中式集群在高峰期供不应求，在低谷期资源闲置浪费。而Mac在日常办公、浏览和创作场景中，GPU常常长期空闲——这些”看不见的算力”正是Minions试图重新组织的资源。
四组件架构：Minion Server、Executor、Watchdog
苹果在论文中阐述Minions方案，系统由四个关键部分组成：Minion Server负责接收任务、拆分子任务并协调调度；PostgreSQL元数据存储记录任务与设备状态；运行在各台macOS设备上的Minion Executor通过Apple Silicon GPU本地执行推理；Minion Watchdog监控设备掉线、休眠或断电等情况，并把未完成任务重新分配给其他可用设备。
分钟级完成10小时任务
技术实现上，Minions采用”拉取式”任务模型：设备主动向服务器领取可执行的子任务，并通过原子化机制避免多台设备重复处理同一任务。苹果披露的测试结果显示，此前因集中式GPU资源不足而需排队超过10小时的部分推理任务，在Minions下可在数分钟内开始执行，无需新增GPU硬件也降低了基础设施成本。不过，跨部门使用他人设备时，数据保密和治理仍是重要顾虑。
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