MLX是一种类似NumPy的数组框架，专为在苹果芯片上进行高效灵活的机器学习而设计，由苹果机器学习研究团队提供。Python API与NumPy紧密相似，但也有一些例外。MLX还具有完整的C++ API，紧密遵循Python API。MLX与NumPy的主要区别包括：可组合的函数转换、惰性计算和多设备支持。MLX的设计灵感来自PyTorch、Jax和ArrayFire等框架。与这些框架不同的是，MLX采用统一内存模型。MLX中的数组位于共享内存中，可以在任何受支持的设备类型（CPU、GPU等）上执行操作，而无需执行数据复制。