MLX

苹果推出的开源机器学习框架,专为Apple Silicon芯片设计

MLX是一个类似NumPy的数组框架,专为高效灵活的机器而设计 在Apple Silicon上学习,由Apple机器学习研究为您带来。

主要特征:

可组合功能转换:MLX具有可组合功能 用于自动微分、自动矢量化、 和计算图形优化。

懒惰计算:MLX中的计算是懒惰的。数组只是 在需要的时候实现。

多设备:操作可以在任何支持的设备(CPU, GPU...)

MLX的设计灵感来自PyTorch、Jax和 ArrayFire。一个明显的区别,从这些 MLX是统一的内存模型。MLX中的阵列位于共享 记忆MLX阵列上的操作可以在任何受支持的 设备类型而不执行数据复制。当前支持的设备类型 CPU和GPU。

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