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

近日，苹果为其自主研发的机器学习框架 MLX 引入了对 CUDA 的支持。这一更新意味着开发者可以在搭载 Apple Silicon 芯片的 Mac 设备上使用 MLX 进行应用开发，并将这些项目无缝导出到 CUDA 环境中运行。此前，由于 MLX 深度依赖于 macOS 上的 Metal 图形框架，其功能仅限于苹果生态系统内，导致开发者在部署和测试阶段不得不额外购置其他硬件。

此次更新的核心推动者是 GitHub 用户 @zcbenz，他数月前便开始着手为 MLX 添加 CUDA 支持的相关代码。通过将项目模块化处理，逐步将其合并至苹果官方的 MLX 主分支中，使得这一功能最终得以实现。需要注意的是，新增的 CUDA 支持并非让 Mac 本身能够直接运行 NVIDIA 显卡，而是允许从 MLX 导出的代码在配备 NVIDIA GPU 的设备或服务器上高效执行。

这项改进对于中小规模的开发团队而言具有显著的成本优势。NVIDIA 高性能计算硬件价格昂贵，往往远超一台高端 Mac 的成本。借助 MLX 的新特性，开发者可以先在 Apple Silicon 设备上完成大部分开发与测试工作，仅在产品进入大规模部署阶段时才使用 NVIDIA 硬件，从而有效控制预算开支。同时，在 CUDA 平台上运行 MLX 编译后的模型，还能借助 NVIDIA GPU 的强大算力，提升训练和推理效率。

此外，随着越来越多大型 AI 模型如阿里通义千问系列也开始适配 MLX 框架，苹果生态在机器学习领域的影响力正不断扩大。这也进一步验证了苹果在软硬结合方面的战略布局，正在逐渐吸引更多开发者加入其 AI 开发生态。

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