Berkeley AI Research·· 2026-07-29精选AI 评分78
从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何将内核优化经验迁移至 Apple Silicon
From CUDA to MLX: How K-Search Brings Decades of Kernel Expertise to Apple Silicon
AI 导读
研究人员扩展了 K-Search 框架，通过引入 CUDA 到 MLX 的结构化翻译层，将 NVIDIA 生态中的内核优化经验自动适配至 Apple Silicon。实验显示，该方法在 Apple Silicon 上实现了接近专家级的性能，其中 Attention 内核达到原生 MLX 性能的 0.97 倍，Mamba SSM 内核的预填充速度较社区实现提升了约 20 倍。
推荐理由
该研究通过构建 CUDA 到 MLX 的翻译层，使 AI 驱动的内核搜索框架能将 NVIDIA 的优化经验迁移至 Apple Silicon，为非 CUDA 硬件的性能优化提供了可迁移的自动化路径。
来源：Berkeley AI Research · bair.berkeley.edu