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GitHub

在微軟及英特爾等業者大肆宣傳AI PC概念的同時,向來較沈默的蘋果也公布執行在Apple Silicon平臺的AI框架MLX。

根據蘋果在GitHub資源網頁上的說明,MLX是蘋果機器學習研究中心的開發成果,它是類似Python常用框架之一NumPy的陣列框架,目的在Apple Silicon平臺上高效率而彈性地執行機器學習。

蘋果指出,MLX的設計靈感來自PyTorch、Jax及ArrayFire等框架,MLX和這些框架最大差別在於「統合記憶體模型」。MLX陣列是位於共享記憶體中,因此可以執行在任何支援的裝置上,而無需複製資料。目前支援的裝置類型為CPU和GPU。

蘋果說,Python API和NumPy十分相似,MLX有功能完整的C++ API,後者也和Python API相近。MLX和NumPy只有幾處不同,MLX和NumPy主要差別有三(意思是相較NumPy的優點)。一是在自動微分、自動矢量化及運算圖表(computation graph)優化具有可組合函式轉換(composable function transformation),二是MLX的運算為惰性求值(lazy computation),第三則是多裝置支援,可在「支援的CPU、GPU」上執行運算。

現在開發人員已可以在GitHub網頁下載,該網頁也提供相關指引及文件。

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