MLX框架深度优化：利用Apple Silicon统一内存架构实现零拷贝数据传输 各位听众，大家好。今天我们来深入探讨如何利用Apple Silicon的统一内存架构，在MLX框架中实现零拷贝数据传输，从而显著提升机器学习模型的训练和推理效率。 统一内存架构：Apple Silicon的优势 Apple Silicon芯片的一大亮点就是其统一内存架构 (UMA)。传统的CPU+GPU架构中，CPU和GPU拥有各自独立的内存空间。数据需要在两个内存空间之间进行频繁的拷贝，这导致了显著的性能瓶颈。UMA架构打破了这一限制，CPU和GPU共享同一块物理内存，避免了数据拷贝，从而大幅提升数据访问效率。 特性 传统CPU+GPU架构 Apple Silicon UMA 内存空间 独立 共享 数据拷贝 频繁 避免 性能 较低 较高 编程复杂度 较高 较低 这种架构的优势在于： 减少数据拷贝开销： CPU和GPU可以直接访问同一块内存，避免了数据在不同内存空间之间的复制，显著降低了延迟和带宽消耗。 简化编程模型： 开发者无需显式地管理CPU和GPU之间的内存同步和数据传输，降低了编程复杂度。 提高资 …