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| <colbgcolor=#333><colcolor=#fff> 개발 | <colcolor=#333,#fff>Apple |
| 최신 버전 | 0.30.3 2026년 1월 14일 업데이트 |
| 공개일 | 2023년 12월 6일 |
| 링크 | |
1. 개요
Apple Silicon을 위한 딥러닝 프레임워크.2. 상세
MLX는 Apple에서 개발했으며 Apple Silicon을 위한 첫 딥러닝 프레임워크이다. 공개 당일 3K star를 달성하며 큰 호응을 얻었다.3. 특징
MLX는 NumPy, PyTorch, Jax 그리고 ArrayFire로부터 영향을 받았다.- 구성 가능한 함수 변환
MLX는 자동 미분, 자동 벡터화 그리고 계산 그래프 최적화를 위한 구성 가능한 함수 변환을 갖고 있다.
- 지연 계산
MLX에서 계산은 지연 계산이다. Arrays는 오직 필요할 때만 구체화된다.
- 동적 그래프 구축
MLX에서 계산 그래프는 동적으로 만들어진다. 함수 인수의 shape를 변경해도 컴파일 속도가 느려지지 않으며 디버깅은 간단하고 직관적이다.
- 다중 장치
연산은 장치가 지원하면 수행할 수 있다. 타 프레임워크처럼 CPU와 GPU에서 연산이 가능하다. - 통합 메모리
타 프레임워크 대비 MLX의 차별점은 통합 메모리 모델이다. MLX에서 Arrays는 공유 메모리에 상주한다.[1] 따라서 MLX arrays 연산은 기존 프레임워크와 달리 데이터의 이동 없이, 지원되는 아무 장치 유형에서 수행될 수 있다.
- 뉴럴 가속기 지원
macOS Tahoe (26.2)부터 Apple G18 계열[2] 이후 GPU에 탑재되는 뉴럴 가속기를 지원한다. Metal 4와 Core ML 프레임워크, Tensor API를 이용해 뉴럴 가속기를 직접 이용할 수 있다.