MLX：面向 Apple Silicon 的机器学习框架

MLX 是苹果机器学习研究团队推出的开源阵列框架，专为 M 系列芯片优化。它借鉴 NumPy、PyTorch 和 JAX 等框架，支持 CPU、GPU 多设备运行，并通过统一内存模型避免数据复制。

核心特点

• 提供熟悉、易用的 Python 与 C++ API。
• 支持自动微分、自动向量化和计算图优化。
• 采用惰性计算与动态图机制，便于调试和提升效率。
• 支持 CPU、GPU 协同运行，适合 Apple Silicon 环境。

使用流程与应用

用户可依次完成安装、导入库、创建数组、执行计算、管理设备、构建模型、训练优化以及保存加载模型。MLX 适用于深度学习训练、数据分析、科学研究、工业预测，以及图像和视频处理等场景。

官网：MLX 文档　GitHub：项目仓库