近日，一项重要技术进展引发关注：专为苹果 Silicon 芯片打造的 MLX 机器学习框架现已正式支持 CUDA 环境。
这一突破性更新意味着开发者可以在 Apple Silicon Mac 设备上直接利用 MLX 进行应用开发，随后无缝导出至 CUDA 平台进行运行。这种跨平台兼容性的提升为开发者提供了更多灵活性。
此前，由于 MLX 深度整合了苹果的 Metal 图形框架，其仅能在 macOS 系统上运行。这种限制迫使开发者需要额外购置支持 CUDA 的硬件来完成应用的部署和测试，增加了开发成本。
值得注意的是，这一功能的实现得益于开源社区贡献。GitHub 开发者 @zcbenz 在数月前就开始着手构建 CUDA 支持模块，并将其逐步整合到 MLX 的主代码库中。
需要特别说明的是，此支持仅限于从苹果环境下的 MLX 框架导出代码运行，而不能直接在 Apple Silicon 系统上运行基于 CUDA 开发的程序。Mac Pro 或外接显卡坞仍无法本地运行 Nvidia 显卡驱动的应用。
对开发者而言，这项更新的最大价值在于降低了开发成本。考虑到 Nvidia 硬件的高昂价格（甚至远超高端 Mac 的配置费用），小型团队可以选择使用 Apple Silicon 设备进行日常开发和测试，仅在必要阶段使用 Nvidia 硬件。
此外，在 CUDA 环境下运行 MLX 项目可获得显著的性能提升。结合 Nvidia 硬件在机器学习领域的广泛应用优势，开发者将能更好地利用强大算力支持模型训练和推理。
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