苹果推出 MLX 深度学习框架：专为 Apple Silicon 优化，可实现“软硬结合”

CTOnews.com 12 月 6 日消息，苹果今日推出了为 Apple Silicon 芯片优化的 MLX 深度学习框架，号称能够简化 Mac、iPad、iPhone 平台研究人员设计和部署模型的过程。

CTOnews.com获悉，目前苹果已经将项目发布在 GitHub 中，感兴趣的小伙伴们可以点此访问，具体框架特点如下：

• 熟悉的 API：Python 和 C++ API 具有熟悉的框架，如 NumPy 和 PyTorch，使经验丰富的研究人员易于学习。

• 轻松高效：MLX 使用可组合的功能转换来优化 Apple Silicon 的性能。

• 延迟计算：能够防止不必要的计算并提高资源效率。

• 动态设计：能够适应输入形状变化，简化了调试和测试过程。

• 软硬结合：MLX 无缝利用苹果设备的 CPU 和 GPU，确保用户能够充分利用硬件。

• 统一内存优势： MLX 利用苹果统一内存，能够进一步加强数据移动速度

• 研究人员友好：MLX 专为研究人员设计。