NVIDIA/MatX

어떤 프로젝트인가요?

핵심 기능

• 01임의의 차원 수, 뷰, 슬라이싱, 브로드캐스팅을 지원하는 NumPy 스타일 배열.
• 02GPU 또는 CPU executor를 통해 실행되는 지연 평가 요소별 표현식.
• 03지원되는 FFT, BLAS, 솔버, 난수 연산을 아우르는 JIT 커널 퓨전.
• 04최적화된 CUDA 라이브러리 활용과 NVPL, FFTW, OpenBLAS, BLIS 등의 호스트 백엔드.
• 05CMake 및 Conan 패키징을 통한 헤더 전용 통합.

활용 사례

• GPU 성능을 유지하면서 Python의 NumPy 스타일 수치 코드를 C++로 포팅.
• NVIDIA GPU에서 FFT와 요소별 연산을 결합하는 신호 처리 파이프라인 구축.
• GPU 또는 멀티스레드 CPU에서 배치 선형대수나 옵션 가격 책정 방식의 계산 실행.
• CUDA 관련 코드를 직접 작성하지 않고 수치 커널 프로토타이핑.

빠른 시작

1. 1

   저장소를 CMake 프로젝트에 추가하고 인터페이스 타깃을 링크합니다

   add_subdirectory(path/to/MatX)
2. 2

   소스 파일에 API를 포함합니다

   #include <matx.h>
3. 3

   MatX 예제와 테스트를 로컬에서 빌드합니다

   cmake -S . -B build -DMATX_BUILD_EXAMPLES=ON -DMATX_BUILD_TESTS=ON
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   빌드를 컴파일하고 테스트 스위트를 실행합니다

   cmake --build build -j

사용 전 알아둘 점

• !CUDA executor를 사용하려면 NVIDIA GPU가 필요합니다. CPU 실행도 지원됩니다.
• !JIT 커널 퓨전은 실험적 기능이며, 지원되는 셰이프 또는 연산과 함께 -DMATX_EN_MATHDX=ON 옵션이 필요합니다.
• !일부 호스트 측 리덕션과 변환은 여전히 단일 스레드로 실행됩니다.

포함된 컬렉션

토픽

자주 묻는 질문

MatX은(는) 무엇인가요?

NVIDIA GPU 또는 멀티스레드 CPU에서 실행되는 NumPy 스타일 텐서 표현식과 선택적 커널 퓨전을 지원하는 C++20 헤더 전용 라이브러리입니다. MatX는 개발자가 브로드캐스팅, 슬라이싱, 리덕션, 선형대수, FFT, 솔버, 난수 생성 등을 포함한 배열 코드를 NumPy와 유사한 방식으로 작성할 수 있도록 해주는 C++20 수치 계산 라이브러리입니다. 표현식은 지연 평가되며, NVIDIA GPU용 CUDA executor, JIT executor, 멀티스레드 호스트 executor 등 선택한 executor로 실행할 때만 계산됩니다.

MatX은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?

MatX은(는) BSD-3-Clause 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.

MatX은(는) 아직 유지보수되고 있나요?

활발히 유지보수 중. MatX의 마지막 커밋은 2026년 11월 5일입니다.

MatX은(는) 어디에 사용할 수 있나요?

GPU 성능을 유지하면서 Python의 NumPy 스타일 수치 코드를 C++로 포팅. NVIDIA GPU에서 FFT와 요소별 연산을 결합하는 신호 처리 파이프라인 구축. GPU 또는 멀티스레드 CPU에서 배치 선형대수나 옵션 가격 책정 방식의 계산 실행. CUDA 관련 코드를 직접 작성하지 않고 수치 커널 프로토타이핑.

MatX는 어떻게 설치하나요?

저장소를 CMake 프로젝트에 추가하고 인터페이스 타깃을 링크합니다: add_subdirectory(path/to/MatX) 소스 파일에 API를 포함합니다: #include <matx.h> MatX 예제와 테스트를 로컬에서 빌드합니다: cmake -S . -B build -DMATX_BUILD_EXAMPLES=ON -DMATX_BUILD_TESTS=ON 빌드를 컴파일하고 테스트 스위트를 실행합니다: cmake --build build -j

MatX은(는) 어디서 받을 수 있나요?

소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/NVIDIA/MatX