苹果 MLX 支持 CUDA，开发者：终于可以一台 MacBook 走天下

跨平台部署迈出关键一步

苹果正为其专为 Apple Silicon 芯片打造的机器学习框架 MLX 引入对英伟达 CUDA 的支持。这项突破性进展将为 AI 开发者带来前所未有的灵活性 与成本优势。

开发流程更高效、迁移更顺畅

根据 *Appleinsider* 报道，开发者现在可在搭载 Apple Silicon 的 Mac 上使用 MLX 框架进行 AI 应用开发，并将代码导出至支持 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 上构建模型原型，并在部署阶段无缝迁移至英伟达平台，充分发挥其强大算力。

摆脱Metal依赖，拓宽适用场景

此前，MLX 深度依赖苹果自研的 Metal 框架，限制了其只能在 macOS 系统上运行。若需在更广泛的环境部署应用，开发者往往需要购置价格高昂的英伟达硬件进行适配和测试，大幅增加了开发成本与门槛。

社区推动技术突破

CUDA 支持由 GitHub 用户 @zcbenz 主导实现。他花费数月时间开发、拆分并整合相关模块，最终成功将代码合并进 MLX 主分支。 值得注意的是，此次更新并不意味着 Mac 本地原生支持 CUDA，也无法通过外接显卡直接调用英伟达 GPU。 核心价值在于代码导出兼容性的实现，为跨平台部署扫清障碍。

显著降低开发成本

对于开发者而言，这一改进最直观的好处是更强的成本控制能力 ：他们可以充分利用性能优异但价格更具优势的 Apple Silicon Mac 进行开发，仅在必要阶段转向昂贵的英伟达硬件用于大型模型训练或部署。 这对初创团队和个人开发者来说，无疑是一大利好消息。

迈向更高性能的训练环境

由于英伟达硬件在 AI 训练任务中具备强大的计算能力，MLX 在迁移至 CUDA 平台后，有望获得远超 Mac 本地的性能表现，从而显著提升模型训练效率与精度。

生态扩展的重要一环

此次兼容性拓展，在保留 Apple Silicon 高效开发体验的同时，增强了部署层面的开放性，或将标志着 MLX 框架走向更广泛生态应用的关键转折点。