利用 Metal 加速图形处理以及更多其他操作
Metal 提供了低开销 API、丰富的着色语言，图形与计算之间紧密的集成，以及一套出色的 GPU 性能分析和调试工具，来支持 Apple 平台上的硬件图形加速。你的游戏和专业 App 在 iPhone、iPad、Mac 和 Apple TV 上可以充分利用 Apple 芯片的超强性能和超高能效。今年，借助新的游戏移植工具包，可以比以往更轻松地将游戏从其他平台移植到 Mac，Metal 着色器转换器大大简化了游戏着色器和图形代码的转换过程。
游戏
游戏移植工具包
使用游戏移植工具包可以省去数月的前期工作，并在编写任何代码之前评估游戏在 Mac 上的运行情况。
Metal 着色器转换器
转换你的着色器和图形代码，以便游戏充分利用 Apple 芯片的强大功能和性能。
MetalFX Upscaling
借助高性能放大和抗锯齿，缩短渲染每一帧复杂场景所需的时间。今年，MetalFX Upscaling 提高了质量并增强了缩放程度，可支持更多设备。
离线着色器编译
在构建时生成 GPU 二进制文件，无需在 App 内编译着色器，游戏提升性能并缩短载入时间。现在，GPU 二进制编译器具有一套适用于 macOS 或 Windows 的工具链，支持光线追踪和动态链接库。
帧同步
利用新的 CAMetalDisplayLink 提供流畅的帧率和响应更灵敏的互动。
高保真图形
光线追踪
将你的游戏和产品渲染器扩展到更逼真、更细腻的场景。多级实例化和曲线图元支持可更高效地呈现树木、头发和毛皮等复杂材质。
网格着色器工具
使用 Xcode 15 调试你的网格着色器管线。着色器验证工具现在可以检测对象和网格着色器中的越界内存访问。Metal 调试器新增了对网格着色器几何结构可视化以及对象和网格着色器调试的支持。
机器学习
MPS Graph
借助 MPS Graph 转换工具更快地将 CoreML 和 ONNX 模型集成到 Metal App 中，并借助新的序列化格式更快地载入原生 MPS Graph 模型。
机器学习框架
借助 TensorFlow、PyTorch 和全新推出的 JAX，直接在 Mac 上加快机器学习模型的训练。借助对 Metal 后端支持所做的更新，你可以利用自定内核和混合精度训练等新功能更快地训练更广泛的网络。
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文档和资源
浏览文档、开发者工具、示例代码和视频，以进一步了解 Metal。
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Metal-cpp
使用低开销的 Metal C++ 头文件，将 Metal 功能添加到图形类 App、游戏和游戏引擎中。
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游戏
使用 Metal 来打造新一代游戏。下载游戏移植工具包、Metal 着色器转换器和适用于 Windows 的 Metal 着色器转换器，以轻松将游戏移植到 Mac。
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机器学习
使用 Metal 在 GPU 上实现高性能的训练和推理。