據(jù)報導,博士生的研究團隊近期推出了名為“mlx-graphs”的項目,致力于提升Apple Silicon芯片上神經網絡的處理速率。使用該項目,大型數(shù)據(jù)集的訓練速度將提升至原來的十倍之多。
據(jù)悉,該項目主要由博士生特里斯坦·比洛特(Tristan Bilot)、弗朗切斯科·法里納(Francesco Farina)以及MLX團隊聯(lián)手推動。MLX是專門面向Apple Silicon發(fā)行的圖形神經網絡庫。
比洛特指出,實施“mlx-graphs”后,Apple Silicon芯片對規(guī)模龐大的圖形數(shù)據(jù)集進行訓練的初始基準速度將高達PyTorch Geometric和DGL等框架的十倍之高。
他強調,盡管項目尚存提升空間,但這將有助于充分發(fā)揮Apple Silicon芯片的潛力。相關的開發(fā)庫已經上傳到GitHub上,供公眾評審與試用,同時渴望收到使用者的反饋及PR建議。
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