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把模型跑起来的工程实践：推理优化、显存与成本、Serving 架构与基础设施选型。

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7月29日周三第 41–41 条
  1. Berkeley AI Research62

    从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何把内核优化经验带到 Apple Silicon

    Berkeley Sky Lab 与 IBM Research 将进化式内核搜索框架 K-Search 扩展到 MLX，新增结构化 CUDA-to-MLX 翻译层，让已有 CUDA 内核作为知识库适配 Apple Silicon。

    推荐理由：原文给出跨平台内核迁移的具体方法与实测数据，读者可据此判断CUDA经验能否复用到非NVIDIA硬件。