苹果推出定制版CUDA：M3 Max每秒迭代2.8次

最新消息显示，苹果公司发布了针对自家芯片的机器学习框架MLX，旨在简化研究人员在苹果硬件上进行机器学习模型的训练和部署。这一框架类似于NumPy，使用起来类似于PyTorch、Jax和ArrayFire等现有框架，但针对苹果芯片进行了优化。这对苹果芯片上的机器学习研究人员而言是一大利好，解决了以往使用M芯片GPU跑模型困难的问题。

不仅如此，MLX还增加了对统一内存模型的支持，使得阵列位于共享内存中，可以在任何支持的设备类型上执行操作，无需执行数据复制。这意味着苹果的其他产品也可能很快能够运行模型，给人们带来了更多期待。

对于英伟达CUDA长久以来在AI领域的主导地位，很多人希望有更多替代选择，比如PyTorch支持更多GPU，OpenAI的Triton等。这一次，苹果的MLX框架为苹果芯片的机器学习应用领域带来了新的可能性。

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