K-Search 如何将 CUDA 内核优化经验迁移到 Apple Silicon
Berkeley AI Research 团队为 K-Search 增加 MLX 后端和 CUDA-to-MLX 翻译层，使其能将现有 CUDA 内核作为知识基础，为 Apple Silicon 搜索优化内核。
推荐理由：文章拆解了 CUDA 优化知识迁移到 MLX 的结构化做法，并用 Attention 与 Mamba SSM 两类内核的实测数据展示其性能差异。
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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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