博士生团队提升Apple Silicon芯片神经网络性能
据报导，博士生的研究团队近期推出了名为“mlx-graphs”的项目，致力于提升Apple Silicon芯片上神经网络的处理速率。使用该项目，大型数据集的训练速度将提升至原来的十倍之多。
据悉，该项目主要由博士生特里斯坦·比洛特（Tristan Bilot）、弗朗切斯科·法里纳（Francesco Farina）以及MLX团队联手推动。MLX是专门面向Apple Silicon发行的图形神经网络库。
比洛特指出，实施“mlx-graphs”后，Apple Silicon芯片对规模庞大的图形数据集进行训练的初始基准速度将高达PyTorch Geometric和DGL等框架的十倍之高。
他强调，尽管项目尚存提升空间，但这将有助于充分发挥Apple Silicon芯片的潜力。相关的开发库已经上传到GitHub上，供公众评审与试用，同时渴望收到使用者的反馈及PR建议。
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