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

　　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 Mac Pro 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 Apple Silicon 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 Apple Silicon 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。