AppleM3
MLX:苹果硅芯片上机器学习研究的新纪元
作者:Simeon Emanuilov MLX for Apple Silicon 在快速发展的机器学习研究领域,效率和灵活性至关重要。Apple的机器学习研究团队推出了一款专门为Apple硅芯片设计的框架——MLX。对于那些对最前沿的机器学习技术感兴趣的人来说,MLX是一个创新的工具。 完整版本的文章和工作示例可以在这篇UnfoldAI文章中找到。 MLX的独特之处 MLX提供了一个结合了熟悉感和创新的API,非常适合习惯使用NumPy的人。其Python API,以及C++、C和Swift API,旨在轻松构建复杂模型,类似于PyTorch,通过高层包如mlx.nn和mlx.optimizers。 MLX的创新功能包括: * 函数变换:MLX引入了自动微分、自动向量化和计算图优化,重新定义了研究效率。 * 延迟计算和动态图构建:这些功能解决了编译速度慢的问题,提供了简单的调试方法。 * 无缝多设备支持:MLX的统一内存模型消除了在CPU和GPU之间繁琐的数据传输,实现了设备间的流畅操作。 MLX的实际应用 MLX不仅仅是理论上的突破,它在实际应用中也表