Нове дослідження демонструє, як оптимізувати множення матриць від Gflop/s до Tflop/s, використовуючи Swift на Apple Silicon. Проєкт забезпечує високопродуктивне навчання нейронних мереж без залучення сторонніх фреймворків, працюючи безпосередньо з CPU, SIMD та AMX.