IT之家2月21日消息，博士生团队近日推出了mlx-graphs项目，重点改善AppleSilicon芯片上的神经网络处理速度，让其训练大型数据集的速度提高10倍。
IT之家从报道中获悉，mlx-graphs项目由博士生特里斯坦・比洛特（TristanBilot）、弗朗切斯科・法里纳（FrancescoFarina）和MLX（专为AppleSilicon发布的图形神经网络库）团队共同推进，该开发库的初衷是在AppleSilicon芯片上更高效运行让图形神经网络（GNN）。
比洛特表示启用mlx-graphs项目之后，AppleSilicon芯片训练大型图形数据集时，初始基准运行速度可达PyTorchGeometric和DGL等框架的十倍。
比洛特表示该项目仍有很大的改进空间，从而更好地发挥AppleSilicon芯片的能力，相关开发库已托管在GitHub上，比洛特欢迎他人探索和测试该库，提交反馈以及PR（pullrequests）。
