苹果开源了针对 Apple Silicon 芯片优化的 MLX 深度学习框架，并表示该框架可以简化研究人员在 Mac、iPad、iPhone 平台设计和部署模型的过程。

地址：https://github.com/ml-explore/mlx

根据介绍，该深度学习框架提供了与主流开发工具接轨的 API、支持延迟计算、采用动态设计并软硬结合、对研究人员较为友好，且具有统一内存优势。

MLX 主要特性

• 提供开发者熟悉的 API：MLX 具有和 NumPy 接近的 Python API，此外还拥有功能齐全的 C++ API，它与 Python API 非常相似。 MLX 具有mlx.nn和mlx.optimizers等更高级别的包，其 API 紧密贴合 PyTorch，以简化构建更复杂的模型

• 可组合函数转换：MLX 具有用于自动微分、自动矢量化和计算图优化的可组合函数转换

• 惰性计算 (Lazy computation)：MLX 中的计算是惰性计算。数组仅在需要时才会具体化

• 动态图构建：MLX 中的计算图采用动态构建，更改函数参数的形状不会触发缓慢的编译，并且调试简单直观

• 多设备：可以在任何支持的设备上运行（当前为 CPU 和 GPU），确保用户能够充分利用硬件

• 具备统一内存优势：MLX 和其他框架的显着区别是采用统一内存模型。 MLX 中的数组位于共享内存中，可以在任何支持的设备类型上执行 MLX 阵列上的操作，而无需移动数据。