MLX

苹果推出的开源机器学习框架，专为Apple Silicon芯片设计

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官方来源

核验时间：2026年9月7日

DevPrice 只整理公开信息，不销售 MLX 订阅；价格与可用性以 MLX 官方为准。

MLX 是面向 Apple silicon 的机器学习阵列框架，定位在为开发者提供构建、训练和运行机器学习计算的基础能力。它提供接近 NumPy 的 Python API，同时提供功能完整、风格相近的 C++ API，适合已经熟悉这些编程接口的开发者使用。

在工作方式上，MLX 将数组计算、自动微分、自动向量化与计算图优化组合起来，并采用惰性计算，让数组在确实需要时才具体化。它的运算可以运行在 CPU 或 GPU 上，数组位于共享的统一内存中，适合在 Apple silicon 设备上进行模型实验、训练流程和推理相关开发。

类 NumPy 编程接口
MLX 的 Python API 贴近 NumPy 的数组编程方式，并提供功能完整的 C++ API，便于开发者用熟悉的接口表达机器学习中的数组与数值运算。
可组合函数变换
框架支持将自动微分、自动向量化和计算图优化组合使用，帮助开发者围绕模型或数值函数组织可复用的计算变换。
惰性数组计算
MLX 的计算采用惰性方式执行，数组不会在每一步都立即具体化，而是在结果被需要时才完成相应计算，适合组织连续的数组操作。
统一内存与多设备
MLX 的数组位于共享内存中，操作可以在受支持的设备之间运行而无需复制数据；官方文档列出的当前设备类型包括 CPU 和 GPU。