يحصل إطار التعلم الآلي MLX من Apple ، المصمم أصلاً لسيليكون Apple ، على الواجهة الخلفية CUDA ، وهي صفقة كبيرة جدًا. هذا هو السبب.

يتم قيادة العمل من قبل المطور Zcbenz على جيثب (عبر AppleInsider) ، الذي بدأ نماذج دعم CUDA قبل بضعة أشهر. منذ ذلك الحين ، قام بتقسيم المشروع إلى قطع أصغر ، ودمجها تدريجياً في الفرع الرئيسي لشركة Apple MLX.

لا تزال الواجهة الخلفية قيد التقدم ، ولكن يتم دعم العديد من العمليات الأساسية ، مثل تكاثر المصفوفة ، و SoftMax ، والخفض ، والفرز ، والفهرسة ، واختبارها بالفعل.

انتظر ، ما هو كودا؟

أساسًاو كودا (أو حساب بنية الجهاز الموحدة) هو معدن من Nvidia Hardware: منصة الحوسبة التي أنشأتها الشركة خصيصًا لتشغيلها على وحدات معالجة الرسومات الخاصة بها وتحقيق أقصى استفادة منها لمهام الحوسبة المتوازية عالية الأداء.

بالنسبة للكثيرين ، تعتبر CUDA هي الطريقة القياسية لتشغيل أعباء عمل التعلم الآلي على وحدات معالجة الرسومات NVIDIA ، ويتم استخدامها في جميع أنحاء النظام البيئي ML ، من البحث الأكاديمي إلى النشر التجاري. أطراف مثل Pytorch و TensorFlow ، والتي هي أسماء مألوفة بشكل متزايد حتى خارج دوائر ML العميقة ، كلها تعتمد على CUDA للاستفادة من تسارع GPU.

فلماذا تدعم MLX من Apple الآن كودا؟

تم تحسين MLX في الأصل لسيليكون Apple والمعادن ، ولكن إضافة إلى الواجهة الخلفية CUDA. الآن ، يمكن للباحثين والمهندسين النماذج الأولية المستندة إلى CUDA محليًا على جهاز MAC باستخدام MLX ، ثم نشرها على مجموعات GPU على نطاق واسع ، والتي لا تزال تهيمن على أعباء عمل التدريب على التعلم الآلي.

ومع ذلك ، لا تزال هناك قيود ، معظمها أعمال قيد التقدم. على سبيل المثال ، لا يتم تنفيذ جميع مشغلي MLX حتى الآن ، ولا يزال دعم AMD GPU أكثر على الطريق.

ومع ذلك ، فإن التقريب بين معالجة الرسائل MLX و NVIDIA يقتربان من ذلك يفتح الباب أمام حالات الاختبار والتجريب والاستخدام الأبحاث بشكل أسرع ، والتي يمكن أن يأمل كل مطور الذكاء الاصطناعي في سماعه.

إذا كنت ترغب في تجربتها بنفسك ، فالتفاصيل هي متوفر على جيثب.

صفقات Apple Watch