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原文
Berkeley AI Research·· 2026-07-29精选AI 评分63

K-Search 将 CUDA 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

伯克利团队扩展了 K-Search 进化内核搜索框架，支持 Apple 的 MLX 后端。通过构建结构化的 CUDA 到 MLX 翻译层，该框架利用现有 CUDA 内核作为知识库，在 Apple Silicon 上实现了近专家级的内核性能。

推荐理由

该研究展示了如何将CUDA积累多年的内核优化经验结构化地转化为Apple Silicon的MLX优化策略，为跨硬件的AI内核优化提供了可迁移的方法论。

本文当前提供导读和图片预览，完整图文请查看原文。

来源：Berkeley AI Research · bair.berkeley.edu

#论文/研究#部署/工程#推理