Microsoft의 TRELLIS.2를 PyTorch MPS를 통해 Apple Silicon에서 실행되도록 포팅했습니다. 원본은 CUDA 전용 컴파일 확장 5개(flex_gemm, flash_attn, o_voxel, cumesh, nvdiffrast)에 의존하는데 Mac에는 대응 버전이 없습니다. 처음부터 대체 백엔드를 작성했습니다: 순수 PyTorch 희소 3D 합성곱(flex_gemm 대체), 공간 해싱을 사용한 Python 메시 추출(o_voxel의 CUDA 해시맵 연산 대체), 희소 Transformer용 SDPA 어텐션(flash_attn 대체), GPU 가속 삼선형 보간(cumesh와 nvdiffrast 대체)입니다.
마이크로소프트의 TRELLIS.2(40억 파라미터 이미지-3D 모델)를 PyTorch MPS를 통해 Apple Silicon에서 네이티브로 실행하도록 포팅했습니다. 원본은 CUDA, flash_attn, nvdiffrast, 커스텀 희소 합성곱 커널이 필요한데 Mac에서는 작동하지 않습니다. CUDA 특화 연산을 순수 PyTorch 대안으로 교체했습니다. 구체적으로는 gather-scatter 희소 3D 합성곱, 희소 Transformer용 SDPA 어텐션, CUDA 해시맵 연산을 대체하는 Python 기반 메시 추출입니다. 총 9개 파일에서 수백 줄의 변경사항이 있습니다.
M5 Pro 머신에 24GB 메모리를 갖춘 사용자가 Ollama를 통해 Qwen 3.6 대형언어모델(LLM)을 실행하려고 합니다. Q4 양자화(4비트 양자화) 버전을 사용해야 할지 확실하지 않고, 적절한 Q3 양자화 솔루션을 찾지 못했습니다. 자신의 하드웨어에서 부드럽게 작동하면서도 모델 품질을 과도하게 손상시키지 않는 버전에 대한 추천을 찾고 있습니다.
테크 블로거 관점
누군가 Microsoft의 최고 3D AI를 NVIDIA 감옥에서 풀어냈어 — 너의 MacBook이 3D 모델링 머신이 될 거야
Microsoft의 TRELLIS.2는 어떤 이미지든 3D 모델로 바꿀 수 있는데, CUDA 전용 라이브러리 5개 때문에 Windows+NVIDIA만 가능했어. 어떤 천재가 몇 주를 들여서 이 모든 걸 처음부터 다시 짜서 Apple Silicon에서 돌리게 만들었어. 순수 PyTorch 스파스 3D 컨볼루션, 공간 해싱을 쓴 커스텀 메시 추출, CUDA 없이도 되는 GPU 가속 어텐션 — 이 모든 게 들어가 있어. 이건 그냥 포트가 아니라 3D AI가 어떻게 작동해야 하는지에 대한 완전한 재구상이야. 한 명이 Microsoft의 전체 CUDA 스택을 역엔지니어링해서 대체할 수 있다는 게 이 하드웨어 장벽들이 얼마나 인위적인지 보여줘. 너의 M1 MacBook Pro가 지난달에 5000달러짜리 워크스테이션이 필요했던 작업들을 할 거야.
Action
馬上試用Needing a $3000+ NVIDIA workstation to run cutting-edge image-to-3D AI models
Generating 3D models from photos directly on your MacBook Pro using Apple Silicon
AI 분석
3D 콘텐츠 제작
high지금 바로 Mac에서 TRELLIS.2를 테스트해봐 — 이게 너의 전체 3D 모델링 파이프라인을 바꿀 수 있어
누군가 Microsoft의 최첨단 이미지-3D 변환 기술을 노트북에서 돌리게 만들었는데, CUDA 라이브러리 5개를 처음부터 다시 짜서 했어
더 이상 3000달러짜리 NVIDIA 워크스테이션이 필요 없어 — 스케치를 3D 모델로 변환하는 걸 MacBook Pro로 할 수 있다니까
게임 개발
high이 포트를 다운로드하고 컨셉 아트에서 3D 에셋을 프로토타이핑해봐 — 너의 에셋 파이프라인을 완전히 바꿀 수 있어
Mac 개발자들과 AI 기반 3D 생성 사이의 기술적 장벽이 하루아침에 사라졌어
너의 인디 게임 스튜디오가 이제 비싼 하드웨어를 사거나 Windows로 갈아탈 필요 없이 3D 모델을 생성할 수 있다
직무 영향 분석
3D 아티스트
역할 변화이미지-3D 생성이 이제 일반적인 Mac 하드웨어에서 가능해져서 고급 3D 제작 도구가 민주화됐어
지금 이 워크플로우를 배워 — 클라이언트들이 너가 참고 이미지에서 기본 모델을 생성할 수 있다는 걸 알면 더 빠른 작업 속도를 기대할 거야
인디 게임 개발자
기회Mac 개발자들이 이제 NVIDIA GPU 없이도 Microsoft의 최첨단 3D 생성 기술에 접근할 수 있어
이걸 지금 바로 너의 에셋 파이프라인에 통합해 — 더 빠르게 프로토타이핑하고 모델링 대신 폴리시에 예산을 쓸 수 있어
AI 연구원
기회누군가 복잡한 CUDA 작업을 순수 PyTorch로 대체할 수 있다는 걸 증명했어서 연구가 더 접근 가능해졌어
이 포트의 아키텍처를 공부해 — GPU 종속성을 없애고 연구를 보편적으로 접근 가능하게 만드는 방법의 교과서야