苹果发布个人人工智能集群
苹果又发布了一项声明：您现在可以使用苹果设备@exolabs_运行您的个人人工智能集群
用 MLX 把你的 iPhone、iPad 还有 Mac 在本地连接起来组成一个大号 GPU 来用！Nvidia 在数据中心做超级 GPU，Apple 说我 Edge Devices 多，用这种廉价方式串联 GPU 也行
MLX 是 Apple 芯片上用于机器学习研究的数组框架，由 Apple 机器学习研究团队为您提供。
MLX 的一些主要功能包括：
熟悉的 API：MLX 具有紧随 NumPy 的 Python API。 MLX 还具有功能齐全的 C++、C 和 Swift API，它们与 Python API 非常相似。 MLX 具有 mlx.nn 和 mlx.optimizers 等更高级别的包，其 API 紧密遵循 PyTorch，以简化构建更复杂的模型。
可组合函数转换：MLX 支持用于自动微分、自动向量化和计算图优化的可组合函数转换。
惰性计算：MLX 中的计算是惰性的。数组仅在需要时才会具体化。
动态图构建：MLX 中的计算图是动态构建的。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：操作可以在任何支持的设备上运行（当前是 CPU 和 GPU）。
统一内存：与 MLX 和其他框架的显着区别是统一内存模型。 MLX 中的数组位于共享内存中。 MLX 阵列上的操作可以在任何支持的设备类型上执行，而无需传输数据。
MLX 是由机器学习研究人员为机器学习研究人员设计的。该框架旨在用户友好，但仍然可以有效地训练和部署模型。框架本身的设计在概念上也很简单。我们打算让研究人员能够轻松扩展和改进 MLX，以实现快速探索新想法的目标。
MLX 的设计灵感来自 NumPy、PyTorch、Jax 和 ArrayFire 等框架。
如果想详细了解，可以点开视频下方的链接。
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