MLX

MLX是苹果机器学习研究团队推出的机器学习阵列框架，这个开源框架专门为苹果的Silicon芯片进行了优化设计。它汲取了NumPy、PyTorch、Jax和ArrayFire等框架的灵感，提供了简单友好的使用方法，可以帮助开发人员更有效地在苹果M系列芯片上开发、训练和部署模型。

MLX的主要特点

• 熟悉的 API：MLX有一个与NumPy紧密结合的Python API。MLX还提供功能齐全的C++ API，与Python API非常类似。
• 函数组合变换：MLX支持可组合的函数转换，可用于自动微分、自动向量化和计算图优化。
• 惰性计算：MLX 中的计算是惰性计算，数组只有在必要时才会被实际化。
• 计算图动态生成：在MLX中，计算图是动态创建的。改变函数参数的形状不会导致缓慢的编译，同时调试也更加简单直观。
• 跨平台：可在任何兼容的设备（包括CPU和GPU）上运行。
• 统一内存：MLX 和其他框架的主要不同之处在于具有统一内存模型，使阵列共享内存。MLX 上的操作可以在任何支持的设备类型上执行，无需数据迁移。

MLX官网

苹果推出的开源机器学习框架，专为Apple Silicon芯片设计

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