MLX

数据更新时间： 2024-07-23 14:33:37

苹果MLX概念

苹果MLX是一款专为苹果自家的Silicon处理器架构设计的机器学习框架，它已经被开源。MLX框架的设计旨在简化在苹果硬件上的机器学习模型训练和部署过程。MLX的特点在于它的统一内存模型，即MLX中的数组位于共享内存中，可以在任何支持的设备类型上执行操作，而无需进行数据复制。

苹果MLX功能

MLX的功能包括：

熟悉的API：MLX的Python API与NumPy紧密结合，C++ API则类似于Python API，同时还有mlx.nn和mlx.optimizers等高级包，它们遵循PyTorch的约定，简化了模型构建。
可组合函数转换：支持自动微分、向量化和计算图优化的可组合函数转换。
惰性计算：MLX中的计算是惰性的，只有在需要时才会具体化数组。
动态图构建：MLX中的计算图是动态构建的，改变函数参数的形状不会导致编译速度变慢，使得调试更加简单直观。
多设备支持：操作可以在任何支持的设备上运行，包括CPU和GPU。
统一内存模型：MLX的数组位于共享内存中，可以在任何受支持的设备类型上执行操作，而不需要数据传输。

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