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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 21–21 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 将演化式内核搜索框架 K-Search 扩展到 MLX，通过结构化 CUDA-to-MLX 翻译层把已有 CUDA 内核当作知识库，在 Apple Silicon 上生成高质量内核。

    推荐理由：读者可看到 CUDA 内核经验如何被结构化迁移到 Apple Silicon，以及翻译层对性能差距的具体贡献。