Berkeley AI Research Blog·· 2026-07-29AI 评估 · 55/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。
从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何把内核优化经验迁移到 Apple Silicon
From CUDA to MLX: How K-Search Brings Decades of Kernel Expertise to Apple Silicon
AI 导读
Berkeley Sky Lab 与 IBM Research 将演化式内核搜索框架 K-Search 扩展到 MLX 后端，通过结构化 CUDA-to-MLX 翻译层把现有 CUDA 内核知识适配成 Apple Silicon 内核。
来源：Berkeley AI Research Blog · bair.berkeley.edu