苹果 AI 框架 MLX 正新增英伟达 CUDA支持, 助开发者降低硬件成本

这意味着开发者可直接在AppleSiliconMac上利用MLX开发应用，随后导出至CUDA环境运行。

在此之前，由于MLX深度集成于苹果平台的Metal框架，其无法在macOS之外运行，故导致开发者需购买额外硬件以完成部署和测试。

IT之家注意到，该项目由GitHub开发者@zcbenz主导，其数月前开始构建CUDA相关支持代码，随后将项目拆分为多个模块，逐步并入苹果MLX主分支。

需明确说明的是，此支持仅限从适配苹果环境的MLX框架导出代码，使其可在Nvidia显卡及服务器硬件运行。这既不意味着MacPro或外接显卡坞可连接Nvidia显卡本地运行机器学习应用，也无法让基于CUDA编写的项目直接在AppleSilicon上运行。

对开发者而言，此项目优势在于成本控制——Nvidia硬件配置成本极高，甚至数倍于顶配Mac售价。对于小规模开发者，组织可通过AppleSilicon设备进行开发测试，仅在量产阶段使用Nvidia硬件以节省开支。

此外，MLX项目在CUDA系统运行时性能远超Mac，结合Nvidia硬件在机器学习领域的广泛应用，开发者有望获得更强算力支持。