MLX

MLX是苹果机器学习研究团队开发的机器学习阵列框架，旨在针对Apple Silicon芯片进行优化设计。该开源框架汲取了NumPy、PyTorch、Jax和ArrayFire等框架的灵感，提供了简单易用的方法，有助于开发人员在苹果M系列芯片上高效地开发、训练和部署模型。

MLX的核心功能

• 熟悉的API：MLX有一个与NumPy紧密相关的Python API。MLX还有一个功能齐全的C++ API，与Python API非常相似。
• 函数的组合变换：MLX 支持可组合的函数变换，用于自动微分、自动矢量化和计算图优化。
• 懒惰计算：在MLX中，计算采用懒惰计算，数组只有在需要的时候才会被具体化。
• 计算图动态构建：在MLX中，计算图是以动态方式构建的。修改函数参数的形状不会导致缓慢的编译，并且调试变得更加简单直观。
• 跨平台：能够在任何兼容的设备（包括CPU和GPU）上运行。
• “统一内存”是MLX和其他框架之间的主要不同之处，即数组可以共享内存。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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