Apple已针对搭载Apple硅芯片的设备，为适配AMD、英伟达（Nvidia）外置显卡（eGPU）的驱动程序完成签名认证，但该驱动存在诸多关键使用限制，无法实现图形性能提升，其实际应用场景也有明确指向，具体详情如下。

2016年Apple官宣Mac支持搭配AMD Radeon显卡使用外置显卡时，曾引发业内高度期待。完整的驱动支持于2017年初正式推送，此后数年间，雷电接口为MacBook Pro机型打造了便捷高效的单线缆图形加速扩展坞解决方案，体验十分出色。

但即便在彼时，Apple始终刻意限制新一代英伟达显卡在Mac设备上正常运行。而随着Mac产品线全面切换至Apple硅自研芯片，英伟达外置显卡在Mac设备上的实际使用场景，也被彻底终结。

尽管Apple与英伟达之间的长期对峙仍未化解，Apple却做出了一项细微调整，而这一调整将为人工智能研究人员带来极大便利。Apple为一款面向AI研究的第三方外置显卡驱动通过签名认证，大幅简化了相关设备的部署流程。

需要注意的是，该驱动存在一项核心限制：外接显示器的视频输出完全不支持图形加速。

4月1日，科技公司Tiny Corp发布消息称，开发的外置显卡驱动已获得Apple批准，可在Apple硅芯片设备上兼容AMD与英伟达外置显卡。借助支持雷电接口或USB4协议的外置显卡坞，外置显卡终于能在Mac设备上重新发挥作用。

该驱动的使用说明明确了硬件与系统要求：需搭载macOS 12.1及以上系统的Mac设备，配备空闲的USB4、雷电3及以上规格接口，同时需搭配满足供电标准的显卡坞与兼容型号的显卡。

驱动支持的显卡最低配置为AMD RDNA3+架构或英伟达安培（Ampere）及以上架构型号，使用时需格外留意显卡坞的供电匹配度。

完成显卡安装并启动驱动安装程序后，设备会先安装TinyGPU.app应用，随后自动安装对应的驱动扩展程序。

安装完成后，用户需按照系统提示，在系统设置中手动开启该驱动扩展。

后续操作步骤会因所使用的显卡品牌有所差异：AMD显卡的编译配置流程较为简便，而英伟达显卡则需借助Docker Desktop才能完成配置。

全部配置完毕后，用户可通过指令安装AI模型，实现模型与外置显卡的连接，由显卡完成相关运算处理。

应用场景高度专一

考虑到Apple与英伟达已多年未开展实质合作，这款支持英伟达显卡的Apple Silicon外置显卡驱动，无疑备受关注。值得一提的是，该驱动并非Apple或英伟达开发，而是由第三方企业Tiny Corp打造。

这款驱动的核心作用，是为AI相关任务提供外置GPU运算支持。虽说苹果自研GPU与神经网络引擎，在机器学习任务中已有不错表现，但AI运算仍有更多可拓展的实现方式。

该驱动的落地，让用户能够选用性能、运算效率远超Apple自研GPU的外置显卡，AI研究人员可借此更快运行AI模型，或是优化大语言模型的初始开发与构建流程。

同时，Apple对该驱动的签名认证，也提升了Mac设备外接显卡开展AI实验的安全性。获得官方签名后，开发者无需提前关闭Apple系统完整性保护（SIP），即可正常使用该驱动。

此前相关AI研究必须关闭系统完整性保护才能实现，此次调整有效解决了这一安全隐患，大幅提升了Mac设备AI研究环境的安全性。

Apple此次仅以高度受限的形式开放了外置显卡驱动支持，且整体配置流程较为繁琐，远未达到为英伟达官方驱动签名、或是通过外置显卡坞实现整机图形性能加速的程度。

但即便如此，对于AI研究领域的从业者而言，这依然是极具里程碑意义的重要突破。