苹果公司在其专为Apple Silicon芯片设计的机器学习框架MLX上取得了重大进展，宣布将支持英伟达的CUDA技术。这一创新举措为人工智能开发者带来了前所未有的灵活性和成本效益，标志着跨平台开发的新纪元。
据Appleinsider的最新报道，开发者现在可以利用MLX框架在搭载Apple Silicon的Mac设备上开发AI应用，随后将代码无缝迁移至支持CUDA的英伟达显卡或服务器环境中运行。这意味着开发者可以在macOS系统上轻松构建和测试模型原型，然后在部署阶段无缝过渡到英伟达平台，充分利用其强大的计算能力。
在此之前，MLX框架主要依赖于苹果自家的metal框架，限制了其在非macOS系统上的运行。开发者若想在更广泛的环境中部署应用，往往需要购买昂贵的英伟达硬件进行适配和测试，这无疑增加了开发成本和门槛。然而，随着CUDA支持的加入，这一局面将得到显著改善。
此次CUDA支持的实现得益于GitHub开发者@zcbenz的辛勤付出。他花费了数月时间进行开发、拆分和整合相关模块，最终成功将代码合并到MLX的主分支中。值得注意的是，这一更新并不意味着Mac设备将直接支持CUDA或能够通过外接显卡运行基于英伟达的MLX应用。其核心在于提供了“代码导出兼容性”，为跨平台部署奠定了坚实基础。
对于开发者而言，这一更新带来了显著的成本控制优势。他们可以在性能强大且成本更低的Apple Silicon Mac上完成开发流程，仅在必要时转移到昂贵的英伟达硬件上进行部署或训练大型模型。这对于初创团队和个人开发者来说，无疑大大降低了入门门槛，使他们能够更专注于创新和研发。
由于英伟达硬件在AI训练任务中的卓越表现，MLX框架在迁移至CUDA平台后，预计将获得远超Mac本地的性能提升。这将极大提高训练效率和模型精度，为开发者带来更加高效和准确的AI解决方案。
这一兼容性拓展不仅保留了Apple Silicon开发的高效体验，还极大地拓展了部署层面的开放性。它可能成为MLX框架迈向更广泛应用生态的重要里程碑，为人工智能开发者提供更加灵活和便捷的开发环境。
