NVIDIA/MatX

¿Qué es?

Funciones clave

• 01Arreglos similares a los de NumPy, con rango arbitrario, vistas, slicing y broadcasting.
• 02Expresiones lazy elemento a elemento que se ejecutan mediante executors intercambiables para GPU o CPU.
• 03Fusión de kernels JIT para operaciones compatibles de FFT, BLAS, solver y generación de números aleatorios.
• 04Uso optimizado de bibliotecas CUDA y backends para CPU, como NVPL, FFTW, OpenBLAS y BLIS.
• 05Integración header-only con CMake y empaquetado para Conan.

Casos de uso

• Portar código numérico al estilo NumPy de Python a C++ sin renunciar al rendimiento de la GPU.
• Crear pipelines de procesamiento de señales que combinen FFT con operaciones matemáticas elemento a elemento en GPU NVIDIA.
• Ejecutar operaciones de álgebra lineal por lotes o cálculos similares a la valoración de opciones en GPU o en CPU multinúcleo.
• Crear prototipos de kernels numéricos sin escribir manualmente el código de infraestructura de CUDA.

Inicio rápido

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   Añade el repositorio a tu proyecto de CMake y enlaza su destino de interfaz

   add_subdirectory(path/to/MatX)
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   Incluye la API en tu archivo de código fuente

   #include <matx.h>
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   Compila localmente los ejemplos y las pruebas de MatX

   cmake -S . -B build -DMATX_BUILD_EXAMPLES=ON -DMATX_BUILD_TESTS=ON
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   Compila el proyecto y ejecuta el conjunto de pruebas

   cmake --build build -j

Antes de usarlo

• !El ejecutor de CUDA requiere GPU NVIDIA; también se admite la ejecución en CPU.
• !La fusión de kernels JIT es experimental y requiere la opción -DMATX_EN_MATHDX=ON junto con una forma o una operación compatible.
• !Algunas reducciones y transformaciones en el host siguen ejecutándose en un solo hilo.

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Preguntas frecuentes

¿Qué es MatX?

Una biblioteca header-only de C++20 para expresiones de tensores al estilo NumPy que se ejecutan en GPU NVIDIA o en CPU multinúcleo, con fusión de kernels opcional. MatX es una biblioteca de computación numérica en C++20 que permite escribir código para arreglos con un estilo similar al de NumPy. Incluye broadcasting, slicing, reducciones, álgebra lineal, FFT, solvers y generación de números aleatorios. Las expresiones son lazy y solo se evalúan al ejecutarlas con un executor elegido, como el executor CUDA para GPU NVIDIA, un executor JIT o un executor multinúcleo para CPU.

¿MatX es gratuito? ¿Qué licencia tiene?

MatX es open source bajo la licencia BSD-3-Clause. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.

¿MatX sigue mantenido?

Mantenimiento activo. El último commit de MatX fue el 5 nov 2026.

¿Para qué puedo usar MatX?

Portar código numérico al estilo NumPy de Python a C++ sin renunciar al rendimiento de la GPU. Crear pipelines de procesamiento de señales que combinen FFT con operaciones matemáticas elemento a elemento en GPU NVIDIA. Ejecutar operaciones de álgebra lineal por lotes o cálculos similares a la valoración de opciones en GPU o en CPU multinúcleo. Crear prototipos de kernels numéricos sin escribir manualmente el código de infraestructura de CUDA.

¿Cómo se instala MatX?

Añade el repositorio a tu proyecto de CMake y enlaza su destino de interfaz: add_subdirectory(path/to/MatX) Incluye la API en tu archivo de código fuente: #include <matx.h> Compila localmente los ejemplos y las pruebas de MatX: cmake -S . -B build -DMATX_BUILD_EXAMPLES=ON -DMATX_BUILD_TESTS=ON Compila el proyecto y ejecuta el conjunto de pruebas: cmake --build build -j

¿Dónde consigo MatX?

El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/NVIDIA/MatX