Da quando Apple ha abbandonato i processori Intel per adottare i propri chip M-series basati su ARM, chi possiede un MacBook ha dovuto rinunciare definitivamente all’uso di GPU Nvidia esterne. Questo perché Apple non fornisce — né ha mai fornito per le generazioni recenti — driver ufficiali per Nvidia. Inoltre, l’architettura ARM di macOS non supporta driver di terze parti senza interventi manuali complessi; così come la disattivazione delle protezioni di sistema ovvero la System Integrity Protection (SIP). Tutto questo è cambiato grazie al lavoro di Tiny Corp, una startup focalizzata sull’AI. La startup ha sviluppato un set di driver non ufficiali per far funzionare le schede RTX 30, 40 e 50 series attraverso dock esterni basati su USB4 o Thunderbolt 4.
Questa soluzione non è pensata e non funziona per l’output video; permette esclusivamente di sfruttare la potenza computazionale delle GPU Nvidia nell’ambito dello sviluppo AI, come acceleratore CUDA.
Tiny Corp ha inoltre confermato che la sua soluzione funziona anche con GPU AMD basate su architetture RDNA 2, 3 e 4; tuttavia, per gli sviluppatori AI su Mac, questa compatibilità avrà un impatto molto limitato, poiché la stragrande maggioranza dei framework e modelli fa affidamento sull’ecosistema CUDA di Nvidia.
Il sistema si appoggia a un dock USB4 dotato di slot PCIe x16 come l’ADT-UT3G, e richiede la disabilitazione della System Integrity Protection (SIP); una misura di sicurezza di macOS che impedisce driver di terze parti. Tiny Corp ha già mostrato un MacBook Pro M3 Max in azione con Tinygrad; un framework AI, che sfrutta l’accelerazione di una RTX collegata esternamente. Il processo apre nuovi scenari per chi lavora su Mac con modelli linguistici in locale.
Integrazione rilevante per lo sviluppo AI su macOS
Chi lavora con modelli di intelligenza artificiale su MacBook ha sempre dovuto fare i conti con i limiti delle GPU integrate nei chip Apple. Sebbene le M-series offrano prestazioni notevoli per molte applicazioni, restano indietro rispetto alle RTX 5090 o simili quando si tratta di eseguire Large Language Models (LLM) in locale o addestrare reti neurali.
La soluzione di Tiny Corp permette di sfruttare la potenza delle GPU Nvidia direttamente da un ambiente macOS. Per chi sviluppa in Python con framework come Tinygrad, avere accesso a CUDA e alla memoria VRAM di una RTX cambia radicalmente le tempistiche di esecuzione. Inoltre, macOS è spesso preferito da sviluppatori AI per la sua stabilità e compatibilità con tool open source. Ora, grazie a questa integrazione, non è più necessario passare a sistemi Linux o Windows per accedere a hardware Nvidia.
Basta un dock USB4 dotato di slot PCIe x16 e un po’ di dimestichezza con il terminale. E’ un’alternativa per chi ha bisogno di potenza bruta per l’inferenza o il fine-tuning di modelli su Mac.
Driver Tiny Corp : requisiti e limitazioni su MacBook
Per sfruttare questa nuova possibilità, innanzitutto, serve un dock USB4 dotato di slot PCIe x16 come l’ADT-UT3G 🧺; ovvero un dock progettato per gestire la comunicazione PCIe su USB4/Thunderbolt 4. Poi, la GPU deve appartenere alle serie RTX 30, 40 o 50; solo queste includono il GPU System Processor (GSP) necessario per il funzionamento del driver sviluppato da Tiny Corp.
Dal lato software, è indispensabile disattivare SIP tramite Recovery Mode, un’operazione che espone il sistema a rischi di sicurezza. A meno che Apple non approvi la DriverKit certification di Tiny Corp (già inviata da Tiny Corp a Apple); in questo caso la disattivazione SIP non sarà più richiesta.
Una volta fatto ciò, i comandi da terminale per installare il driver sono:extra/usbgpu/tbgpu per installare il driver stesso e brew install tinymesa per il compilatore NVK.
Ripetiamo che non è previsto alcun output video: la GPU funziona esclusivamente come acceleratore di calcolo. Questo significa che non puoi collegare un monitor esterno alla scheda. Il flusso di lavoro con la GPU è puramente orientato all’elaborazione dati, non alla grafica su video.
Perchè USB4 e Thunderbolt 4
Il successo di questa integrazione non dipende solo dal codice di Tiny Corp, ma anche dalle caratteristiche intrinseche di USB4 e Thunderbolt 4. Questi standard includono il supporto nativo a PCIe tunneling; una funzionalità essenziale per far comunicare una GPU esterna con il processore principale senza colli di bottiglia eccessivi. A differenza di USB3, che non prevede PCIe e richiede soluzioni complesse per emularlo, USB4 semplifica notevolmente l’implementazione di un eGPU.
La banda passante elevata — fino a 40 Gbps — consente di trasferire grandi quantità di dati tra CPU e GPU; banda fondamentale per carichi di lavoro AI che richiedono continui scambi di tensori e parametri. Inoltre, la compatibilità hardware tra dock, cavi e porte Thunderbolt 4 sui MacBook M-series è ormai consolidata. Questo è un approccio che sfrutta appieno le potenzialità del protocollo USB.
Grazie a Tiny Corp, migliora lo sviluppo AI su piattaforme Apple
Questa integrazione apre scenari interessanti per chi lavora con modelli di intelligenza artificiale direttamente su macOS; senza dover ricorrere a macchine virtuali, dual boot o hardware alternativo. Apple non ha mai mostrato interesse nel supportare GPU esterne Nvidia, e con ogni probabilità non lo farà mai; Tiny Corp ha dimostrato che è possibile aggirare questi limiti con soluzioni tecnicamente valide. In un momento in cui l’inferenza locale di LLM sta diventando sempre più comune, avere a disposizione una RTX 4090 o 5090 collegata a un MacBook Pro M3 Max può fare la differenza tra ore e minuti di attesa.
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