跳到正文
  1. Berkeley AI Research67

    K-Search 如何将 CUDA 内核优化经验迁移到 Apple Silicon 的 MLX

    K-Search 扩展了面向 Apple Silicon 的 MLX 后端,并通过结构化 CUDA-to-MLX 翻译层,把既有 CUDA 内核优化知识转化为 MLX/Metal 策略。

    推荐理由:文章展示了把 CUDA 内核经验迁移到 Apple Silicon 的方法,并给出注意力和 Mamba SSM 的实测对比。

已经到底了