苹果公布Apple Silicon平台专用AI框架MLX

在微软及英特尔等业者大肆宣传AI PC概念的同时，向来较沉默的苹果也公布执行在Apple Silicon平台的AI框架MLX。

根据苹果在GitHub资源网页上的说明，MLX是苹果机器学习研究中心的开发成果，它是类似Python常用框架之一NumPy的阵列框架，目的在Apple Silicon平台上高效率而弹性地执行机器学习。

苹果指出，MLX的设计灵感来自PyTorch、Jax及ArrayFire等框架，MLX和这些框架最大差别在于「统合记忆体模型」。MLX阵列是位于共享记忆体中，因此可以执行在任何支援的装置上，而无需复制资料。目前支援的装置类型为CPU和GPU。

苹果说，Python API和NumPy十分相似，MLX有功能完整的C++ API，后者也和Python API相近。MLX和NumPy只有几处不同，MLX和NumPy主要差别有三（意思是相较NumPy的优点）。一是在自动微分、自动矢量化及运算图表（computation graph）优化具有可组合函式转换（composable function transformation），二是MLX的运算为惰性求值（lazy computation），第三则是多装置支援，可在「支援的CPU、GPU」上执行运算。

现在开发人员已可以在GitHub网页下载，该网页也提供相关指引及文件。