近日，蘋果公司宣佈其專爲 Apple Silicon 設計的機器學習框架 MLX 正在新增對英偉達 CUDA 的支持。這一更新將使得開發者能夠在 Apple Silicon Mac 上利用 MLX 開發應用，並順利導出至 CUDA 環境運行。這一變化標誌着蘋果在機器學習領域的又一重要進展。

image.png

之前，由於 MLX 框架深度集成於蘋果的 Metal 平臺，開發者在 macOS 系統之外無法進行相關操作，因此常常需要額外購買硬件來完成部署和測試。新的 CUDA 支持將改變這一現狀，使開發者能夠利用蘋果設備進行開發和測試，之後再轉向高性能的 CUDA 硬件進行實際運行。

此次更新的項目是由 GitHub 開發者 @zcbenz 主導，幾個月前開始着手於 CUDA 支持代碼的構建。該項目經過一系列的模塊拆分，最終成功併入蘋果的 MLX 主分支。需要指出的是，這一支持僅限於從適配蘋果環境的 MLX 框架導出代碼，以便在使用 Nvidia 顯卡的服務器硬件上運行。換句話說，Mac Pro 或外接顯卡塢並不支持直接連接 Nvidia 顯卡來本地運行機器學習應用，而是需要在完成開發後進行代碼的適配與導出。

這一新功能對開發者來說尤爲重要，因爲 Nvidia 硬件配置成本極高，往往數倍於頂配 Mac 的售價。這意味着小型開發團隊可以在 Apple Silicon 設備上進行開發測試，只有在量產階段才需要藉助 Nvidia 硬件，從而有效地控制成本。此外，在 CUDA 系統中，MLX 項目運行時的性能通常遠超 Mac，結合 Nvidia 硬件在機器學習領域的廣泛應用，開發者們將有機會獲得更強大的算力支持，提升應用的性能與效果。

蘋果 MLX 框架的這一更新不僅爲開發者提供了更多的靈活性，也爲機器學習應用的開發降低了成本，預計將吸引更多開發者的關注與參與。

劃重點:

🌟 蘋果 MLX 框架新增對英偉達 CUDA 的支持，提升了開發者的靈活性。

💰 開發者可以在 Apple Silicon 設備上開發，降低對高成本 Nvidia 硬件的依賴。

🚀 CUDA 環境下的性能優於 Mac，爲開發者提供更強的算力支持。