# Apple, Arm Mac에서 Nvidia eGPU 사용을 허용하는 드라이버 승인

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- Author: [neo](https://news.hada.io/@neo)
- Published: 2026-04-05T13:32:27+09:00
- Updated: 2026-04-05T13:32:27+09:00
- Original source: [theverge.com](https://www.theverge.com/tech/907003/apple-approves-driver-that-lets-nvidia-egpus-work-with-arm-macs)
- Points: 4
- Comments: 1

## Topic Body

- 이 드라이버는 **Nvidia가 아닌 Tiny Corp**이 개발했으며, Apple의 서명 승인으로 **System Integrity Protection(SIP)** 을 비활성화하지 않아도 사용 가능함  
- 드라이버는 **Docker를 통해 직접 컴파일해야 하며**, 일반적인 플러그 앤 플레이 방식은 아님  
- Tiny Corp 문서에 따르면, 이 드라이버는 **대형 언어 모델(LLM)** 실행을 위한 용도로 설계됨  
- Tiny Corp은 “**Apple이 AMD와 Nvidia용 드라이버 모두를 승인했다**”고 밝힘  
- 이에 따라 Arm Mac 사용자도 **외장 GPU(eGPU)** 를 활용할 수 있는 가능성이 열림  
- Apple이 외부 개발자의 GPU 드라이버 서명을 허용한 것은 **매우 드문 사례**로 평가  
- 과거에는 SIP를 비활성화하지 않으면 비공식 드라이버 설치가 불가능했음  
- 이번 승인으로 **Mac 하드웨어의 확장성**과 **AI·머신러닝 워크로드 활용성**이 한층 강화

## Comments



### Comment 54679

- Author: neo
- Created: 2026-04-05T13:32:27+09:00
- Points: 1

###### [Hacker News 의견들](https://news.ycombinator.com/item?id=47640380) 
- 기술적으로는 좋은 프로젝트이지만, 실제로는 **90%의 상황에서 쓸모가 거의 없음**  
  NVidia GPU로 LLM을 돌리고 싶다면 중고 PC를 사는 게 낫고, VRAM이 많은 Mac을 원하면 그냥 Mac을 사면 됨  
  제안된 방식은 Thunderbolt 포트로 인해 GPU가 제한되고, NVidia의 **툴과 라이브러리 접근성**도 떨어짐  
  반면 macOS 업데이트로 깨질 위험이 있는 **불완전한 시스템**이 됨
  - 또 다른 방법으로, 같은 LAN 내의 다른 머신에 있는 NVidia GPU를 **네트워크 마운트**하는 방식이 있음  
    이렇게 하면 Thunderbolt 대역폭 제한이 없고, CUDA 호출을 그대로 쓸 수 있음  
    단, 같은 LAN에 있어야 하고 약 4%의 오버헤드가 있음  
    출장은 어렵고 macOS의 드라이버 문제는 여전히 해결되지 않음  
    나는 [GPU Go](https://tensor-fusion.ai/products/gpu-go)에서 일하고 있어서 이 접근법에 **편향**이 있을 수 있음
  - NVidia의 **툴링 부족**은 그동안 macOS에서 하드웨어를 쓸 수 없었던 탓이 큼  
    이제 가능해졌으니 앞으로는 상황이 바뀔 수도 있음
  - eGPU를 **가상 GPU**로 착각했었는데, 실제로는 외장 GPU를 의미하는 것임

- 왜 원본이 아닌 프록시 링크로 연결되는지 모르겠음  
  원본은 [X의 tinygrad 계정](https://x.com/__tinygrad__/status/2039213719155310736)인데 말임
  - 아마 로그인 벽 때문일 것임. X는 이제 “가입해야 댓글을 볼 수 있음” 같은 제한이 많고, **사이트 품질이 떨어짐**
  - 요즘은 X가 **원본 출처**인 경우가 많지 않나 싶음

- 내가 이해한 바로는 이건 **Tinygrad 전용**으로만 작동함  
  CUDA나 Vulkan을 PyTorch에서 쓰는 건 불가능함  
  관련 문서는 [TinyGPU 문서](https://docs.tinygrad.org/tinygpu/)에 있음

- Apple이 2018년 이후 NVidia eGPU 드라이버 서명을 거부했는데, 어떻게 **규제 감시를 피했는지** 모르겠음
  - NVidia가 실제로 시도했는지 **증거가 있는지** 궁금함  
    macOS 10.13 이후로는 서드파티 그래픽 드라이버를 허용하지 않았지만, 비그래픽 드라이버는 가능했을 수도 있음
  - 정부가 신경을 안 쓰는 걸 수도 있음  
    NVidia GPU를 꽂을 수 있는 Mac이 거의 없었고, 지금은 아예 슬롯이 없음
  - Apple은 어느 시장에서도 **독점적 지위**가 아님
  - Google이 Windows Phone용 YouTube 클라이언트를 막았던 것과 비슷한 상황임
  - SIP만 비활성화하면 되는 거 아님?

- 가이드와 스크립트를 읽어보니, GPU가 **Linux VM에 전달된 뒤 다시 Mac으로 반환**되는 구조처럼 보임  
  TinyGrad 팀이 이 방식을 승인받은 것 같기도 함  
  Docker의 역할을 잘못 이해했을 수도 있음
  - [TinyGPU 문서](https://docs.tinygrad.org/tinygpu/)와 [GitHub 코드](https://github.com/tinygrad/tinygrad/tree/4d36366717aa9f1735...)를 보면  
    NVidia GPU는 Docker를 통해 컴파일 타깃을 맞추고, AMD는 macOS에서 자체 LLVM을 빌드해서 사용함

- Apple과 NVidia 모두 **폐쇄적인 태도** 때문에 좋은 결과를 놓치고 있음  
  Mac 하드웨어에서 NVidia를 Linux로 돌릴 수 있었다면 훨씬 나았을 것임  
  우리는 제품을 산 뒤에도 **통제권을 잃는 소비자**가 됨
  - 그래서 나는 그냥 **Apple 제품을 사지 않음**  
    그쪽 생태계 밖에서도 모든 게 잘 돌아감

- ARM 노트북을 쓰면서 GPU를 원격에 두는 사용자가 늘고 있음  
  그래서 GPU가 로컬 워크플로를 **따라다닐 수 있는 UX**가 중요해짐  
  우리는 GPUGo / TensorFusion에서 로컬 우선 개발 흐름과 원격 GPU 접근을 결합하는 방식을 연구 중임  
  사람들이 진짜 eGPU처럼 느껴지는 걸 원하는지, 아니면 **최소한의 마찰로 원격 연산**을 쓰고 싶은지 궁금함
  - 하지만 GPU에서 이미지를 출력할 때 **네트워크 지연**이 100ms라도 생기면 곤란함

- 여행 중인데 집에 **RTX 5090**이 있어서 이걸로 테스트해보고 싶음  
  [TinyGPU 문서](https://docs.tinygrad.org/tinygpu/)를 참고 중이고, M4 Mac Mini에서 작동하길 바람  
  전원 공급용 ATX PSU가 필요할 것 같은데, tinygrad로 LLM 추론이 가능할까?
  - AliExpress에서 약 100달러짜리 **GPU 인클로저**를 살 수 있음  
    표준 PSU를 쓰지만 Mac Mini는 **occulink가 없어서** USB-C 대역폭에 제한이 있음  
    Intel Arc 드라이버가 안정화되면 **저가형 GPU 조합**도 재미있을 듯  
    [Intel Arc Pro B70 (32GB VRAM)](https://www.newegg.com/intel-arc-pro-b70-32gb-graphics-card/...)이 1000달러, Mac Mini가 500달러 정도임
  - GPU의 빠른 VRAM이 Mac의 느린 VRAM을 얼마나 보완할 수 있을지 의문임  
    인터커넥트 속도가 충분하지 않으면 **레이어 전환**이 병목이 될 수 있음
  - 나도 박스에 **5090을 안 뜯은 채로** 두고 있어서 결국 반품함  
    돈은 있지만 쓸 시간이 없는 **아이러니한 상황**임

- 흥미롭지만 CUDA나 `nvidia-smi`는 실행할 수 없음
  - 그래도 이건 NVidia가 아닌 **다른 회사의 ML 라이브러리** 기반이라 놀랍진 않음  
    CUDA 호환층이 생기면 좋겠지만, 자체 라이브러리로 추론과 학습이 돌아가는 것도 꽤 멋짐

- 만약 Mac에서 NVidia 드라이버를 지원했다면 **Mac Pro 판매량이 늘었을 것**임
  - Apple과 NVidia가 **공식 관계를 회복**한 건 큰 사건임  
    지난 10년 넘게 Apple은 NVidia GPU 드라이버를 허용하지 않았음  
    7년 된 GPU(예: VEGA64, RTX1080Ti)도 대부분의 Apple Silicon보다 **토큰 처리 속도**가 빠름  
    Apple의 MAX/Ultra 프로세서는 대형 모델에는 적합하지만, RTX5090만큼 빠르진 않음