Berkeley AI Research 提出 K-Search MLX 后端实现 CUDA 到 Apple Silicon 内核迁移
Berkeley AI Research 发布基于 K-Search 框架的 MLX 后端，利用结构化 CUDA-to-MLX 翻译层自动将 NVIDIA 内核优化知识迁移至 Apple Silicon。
推荐理由：原文展示了通过结构化翻译层将 CUDA 优化知识迁移至 Apple Silicon 的方法，在 Mamba SSM 内核上实现了约 20 倍的预填充加速。