Apple Silicon芯片迎新突破：博士生团队推出mlx-graphs项目，神经网络处理速度飙升十倍,Stability AI推出Stable Diffusion 3：提升图像处理与生成质量,渲染1小时仅出1分钟！OpenAI视频生成模型Sora遭质疑？,Sora视频生成神器，Copilot将迎来超强搭档？快来一探究竟！,谷歌推出Gemini for Workspace：AI辅助功能全新上线，定价策略详解,谷歌DeepMind推出Gemma开放AI模型：性能超越竞品，兼容多平台,Adobe推出全新AI助手：助力用户高效处理PDF文档,OpenAI发布Sora文生视频大模型，清华大学亦有新专利公布,字节跳动推出创新视频模型Boximator：文本精确控制动作,Gartner警告：生成式AI或致搜索量暴跌25%，企业营销战略需大调整,OpenAI发布Sora模型：可根据文本生成多视角视频，电影行业或受冲击,Reddit与神秘AI巨头达成数据授权协议，年价值约4.32亿元人民币,谷歌人工智能项目重大更新：Gemini新功能亮相，修复问题并提升用户体验,OpenAI挑战谷歌搜索霸主地位，新搜索产品能否扭转乾坤？,IBM推出AI编程助手“watsonx”助力解决COBOL人才短缺问题,PTO再度拒绝OpenAI GPT商标申请，称其为通用术语

广西云电脑,济宁服务器_

【ITBEAR科技资讯】2月21日消息，近日，一个博士生团队引领了一项名为"mlx-graphs"的创新项目，该项目致力于优化Apple Silicon芯片上的神经网络处理效能。据称，通过这一项目的实施，Apple Silicon芯片在处理大型数据集时的训练速度有望提升高达十倍。

该项目由博士生特里斯坦・比洛特(Tristan Bilot)和弗朗切斯科・法里纳(Francesco Farina)以及专为Apple Silicon设计的图形神经网络库MLX团队共同推动。他们的初衷是为了让图形神经网络(GNN)在Apple Silicon芯片上运行得更高效。

据ITBEAR科技资讯了解，比洛特在介绍该项目时表示，启用mlx-graphs后，Apple Silicon芯片在训练大型图形数据集时的初始基准运行速度，可以达到当前主流框架如PyTorch Geometric和DGL等的十倍。这一显著的性能提升预示着Apple Silicon芯片在神经网络处理领域的巨大潜力。

然而，比洛特也强调，该项目仍有很大的改进空间，他们期待通过持续的优化，进一步发挥Apple Silicon芯片的能力。目前，相关的开发库已经托管在GitHub上，他鼓励开发者们积极探索和测试该库，并提供反馈以及pull requests，共同推动这一项目的发展。