在本地运行大语言模型时，显存与统一内存容量往往是决定性能的关键瓶颈。一台搭载 M4 Pro 芯片、配备 24GB 统一内存的 MacBook Pro，在运行 Qwen3.8-27B 这类模型时，预填充阶段的速度会明显受到内存限制。据 Wccftech 报道，有用户尝试了一种非常规的扩展方案：通过 USB-C 接口将 iPhone 17 Pro Max 连接到这台 MacBook Pro，利用自制软件让两台设备协同分担模型运算。

具体实现上，Reddit 用户“u/StayLameBro”将模型按层切分，交由 Mac 本机和 iPhone 共同处理。在预填充加速场景中，MacBook Pro 负责每批 256 个 token 中第 1 至 40 层的计算，随后把激活值数据流传输至手机端；iPhone 则利用 A19 Pro 的 GPU 运行第 41 至 64 层，与此同时 Mac 已开始处理下一批数据，形成流水线式的并行作业。

性能数据方面，依靠 GPU 运算，手机端的运行速度相比不使用 GPU 时提升约 2.4 倍。此外，神经网络引擎也未被闲置——每 16K 长度的旧上下文会被编译为一套神经网络引擎模型。在 140K 上下文长度下，相较于仅使用 A19 Pro 的 GPU，单 token 写入耗时从 279 毫秒降至更低水平。最终，整套协同方案使该 AI 模型的预填充性能最高提升 44%。

这一案例展示了在统一内存受限的硬件上，通过外接移动设备分担计算任务来突破瓶颈的可行性，也为本地 AI 推理的异构协同提供了新的思路。不过，该方案依赖用户自制软件，目前尚不具备通用性。