MLX简介
MLX 是一款由苹果机器学习研究团队开发的针对机器学习的阵列框架,专为 Apple Silicon 芯片优化。受 NumPy、PyTorch、Jax 和 ArrayFire 等框架的启发,MLX 提供了简单易用的接口,助力开发者在苹果 M 系列芯片上高效地进行模型开发、训练和部署。
MLX的主要功能
- 熟悉的 API:MLX 提供了一个紧密跟随 NumPy 的 Python API,同时也有一个功能丰富的 C++ API,与 Python API 高度兼容。
- 可组合的函数转换:MLX 支持自动微分、自动向量化和计算图优化等功能,采用可组合的函数转换,简化了计算过程。
- 惰性计算:MLX 中的计算采用惰性计算策略,只有当数组被需要时才会进行具体的实现,提高了效率。
- 动态图构建:MLX 的计算图是动态构建的,改变函数参数的形状不会导致缓慢的编译过程,而且调试起来非常直观。
- 多设备支持:MLX 支持在 CPU 和 GPU 等各种支持的设备上运行,适应不同的硬件环境。
- 统一内存模型:与其他框架相比,MLX 的一个显著特点是其统一内存模型,阵列共享内存。这意味着 MLX 上的操作可以在任何支持的设备类型上运行,而无需进行数据迁移。
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