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苹果MLX支持英伟达CUDA,AI开发者迎来成本与效率双重利好

苹果正在为其专为 Apple Silicon 芯片打造的机器学习框架 MLX 增添对英伟达 CUDA 的支持,这一突破性进展将为 AI 开发者提供前所未有的灵活性与成本优势。 据 Appleinsider 报道,开发者现在可以在配备 Apple Silicon 的 Mac 上使用 MLX 框架开发 AI 应用,并将代码导出至支持 CUDA 的英伟达显卡或服务器环境中运行。 这一能力的实现,意味着开发者可以在 macOS 上构建模型原型,并在部署阶段无缝迁移至英伟达平台,充分利用其强大算力。

苹果正在为其专为 Apple Silicon 芯片打造的机器学习框架 MLX 增添对英伟达 CUDA 的支持,这一突破性进展将为 AI 开发者提供前所未有的灵活性与成本优势。

Appleinsider 报道,开发者现在可以在配备 Apple Silicon 的 Mac 上使用 MLX 框架开发 AI 应用,并将代码导出至支持 CUDA 的英伟达显卡或服务器环境中运行。这一能力的实现,意味着开发者可以在 macOS 上构建模型原型,并在部署阶段无缝迁移至英伟达平台,充分利用其强大算力。

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过去,MLX 深度依赖苹果自家的 Metal 框架,导致其运行受限于 macOS 系统。开发者如需在更广泛的环境部署,必须购买昂贵的英伟达硬件进行适配与测试,增加了开发成本与门槛。

此次 CUDA 支持由 GitHub 开发者 @zcbenz 主导,他花费数月时间开发、拆分并整合相关模块,最终将代码合并入 MLX 主分支。值得注意的是,该项目并不意味着 Mac 本地支持 CUDA,也无法通过外接显卡让 MLX 在 Mac 上直接调用英伟达显卡。其核心价值在于「代码导出兼容性」,为跨平台部署铺平道路。

对开发者而言,这一更新最直接的利好在于成本控制:他们可以在性能强劲但成本更低的 Apple Silicon Mac 上完成开发流程,仅在必要时转移到昂贵的英伟达硬件上部署或训练大型模型。对于初创团队和个人开发者而言,这无疑极大降低了入门门槛。

此外,由于英伟达硬件在 AI 训练任务中的强大算力,MLX 项目在迁移至 CUDA 平台后,预计将获得远超 Mac 本地的性能表现,从而大幅提升训练效率与模型精度。

这一兼容性拓展,既保留了 Apple Silicon 开发的高效体验,又拓展了部署层面的开放性,可能成为 MLX 框架迈向更广泛应用生态的重要转折点。

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