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  1. Berkeley AI Research62

    从 CUDA 到 MLX:K-Search 如何把内核优化经验迁移到 Apple Silicon

    Berkeley Sky Lab 与 IBM Research 将 K-Search 内核搜索框架扩展到 MLX,通过结构化的 CUDA 到 MLX 翻译层,让已有 CUDA 内核作为知识库适配到 Apple Silicon。

    推荐理由:原文给出了 CUDA 到 MLX 的翻译层设计与两组内核实测数据,可了解跨硬件迁移优化知识的具体做法。

已经到底了