NVIDIA/MatX

Что это?

Ключевые возможности

• 01Массивы в стиле NumPy с произвольным рангом, представлениями, срезами и broadcasting.
• 02Ленивые поэлементные выражения, выполняемые через взаимозаменяемые исполнители для GPU или CPU.
• 03JIT-слияние ядер для поддерживаемых операций FFT, BLAS, решателей и генерации случайных чисел.
• 04Оптимизированное использование библиотек CUDA и CPU-библиотек, включая NVPL, FFTW, OpenBLAS и BLIS.
• 05Интеграция в виде заголовочной библиотеки, сборка с CMake и пакеты Conan.

Сценарии использования

• Перенос численного кода в стиле NumPy из Python на C++ с сохранением высокой производительности на GPU.
• Создание конвейеров обработки сигналов, объединяющих FFT и поэлементные вычисления на GPU NVIDIA.
• Выполнение пакетных операций линейной алгебры или вычислений для оценки опционов на GPU либо многопоточных CPU.
• Прототипирование численных ядер без необходимости вручную настраивать низкоуровневую инфраструктуру CUDA.

Быстрый старт

1. 1

   Добавьте репозиторий в проект CMake и подключите его интерфейсную цель

   add_subdirectory(path/to/MatX)
2. 2

   Подключите API в исходном файле

   #include <matx.h>
3. 3

   Соберите примеры и тесты MatX локально

   cmake -S . -B build -DMATX_BUILD_EXAMPLES=ON -DMATX_BUILD_TESTS=ON
4. 4

   Скомпилируйте проект и запустите набор тестов

   cmake --build build -j

Что важно знать

• !Для исполнителя CUDA требуются GPU NVIDIA; также поддерживается выполнение на CPU.
• !Слияние JIT-ядер — экспериментальная функция; для неё нужна опция -DMATX_EN_MATHDX=ON и поддерживаемая форма или операция.
• !Некоторые редукции и преобразования на хосте по-прежнему выполняются в одном потоке.

В подборках

Темы

Частые вопросы

Что такое MatX?

Header-only библиотека на C++20 для тензорных выражений в стиле NumPy, работающих на GPU NVIDIA или многопоточных CPU, с поддержкой слияния ядер. MatX — библиотека для численных вычислений на C++20. Она позволяет писать код для массивов в стиле, близком к NumPy, и поддерживает broadcasting, срезы, редукции, линейную алгебру, FFT, решатели и генерацию случайных чисел. Выражения вычисляются лениво — только при запуске через выбранный исполнитель, например CUDA executor для GPU NVIDIA, JIT executor или многопоточный исполнитель на CPU.

MatX можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?

MatX распространяется с открытым исходным кодом под лицензией BSD-3-Clause. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.

MatX всё ещё поддерживается?

Активно поддерживается. Последний коммит в MatX — 5 нояб. 2026 г..

Для чего можно использовать MatX?

Перенос численного кода в стиле NumPy из Python на C++ с сохранением высокой производительности на GPU. Создание конвейеров обработки сигналов, объединяющих FFT и поэлементные вычисления на GPU NVIDIA. Выполнение пакетных операций линейной алгебры или вычислений для оценки опционов на GPU либо многопоточных CPU. Прототипирование численных ядер без необходимости вручную настраивать низкоуровневую инфраструктуру CUDA.

Как установить MatX?

Добавьте репозиторий в проект CMake и подключите его интерфейсную цель: add_subdirectory(path/to/MatX) Подключите API в исходном файле: #include <matx.h> Соберите примеры и тесты MatX локально: cmake -S . -B build -DMATX_BUILD_EXAMPLES=ON -DMATX_BUILD_TESTS=ON Скомпилируйте проект и запустите набор тестов: cmake --build build -j

Где скачать MatX?

Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/NVIDIA/MatX