4. 编程接口

MXMACA C++为熟悉C++编程语言的用户提供了一种简单的途径，可以轻松编写由沐曦GPU设备执行的程序。MXMACA C++由C++语言的最小扩展集，MXMACA运行时API和MXMACA人工智能和计算库组成。

4.1. MXMACA C++语言扩展

MXMACA C++语言扩展允许程序员将核函数定义为 C++ 函数，并在每次调用函数时使用一些新句法来指定ND-Range和Workgroup维度。任何包含这些扩展的源文件都必须使用mxcc进行编译，详情参见《曦云^® 系列通用GPU mxcc编译器用户指南》。

MXMACA运行时API提供了在主机上执行的C和C++函数，用于分配和释放设备内存、在主机内存和设备内存之间传输数据以及管理具有多个设备的系统。运行时API的详细介绍，参见《曦云^® 系列通用GPU运行时API编程指南》。

支持的MXMACA人工智能和计算库，参见表 4.1。

表 4.1 MXMACA人工智能和计算库
序号	MXMACA 库	描述
1	mcBLAS	基础线性代数程序集
2	mcFFT	快速傅里叶变换库
3	mcDNN	深度神经网络库
4	mcRAND	生成高质量伪随机和准随机数字
5	mcThrust	基于标准模板库的MXMACA C++模板库
6	mcCUB	C++头库，为MXMACA编程模型的每层提供可重用的软件组件
7	mcSPARSE	稀疏矩阵和向量的基本线性代数子程序
8	mcPyTorch	mcPyTorch基于PyTorch 2.0/2.1 版本，在MXMACA环境中运行，并支持CPU和MXMACA设备上的张量操作
9	mcSOLVER	基于mcBLAS和mcSPARSE库的高级包

开发人工智能相关应用，具体文档参见表 4.2。

表 4.2 MXMACA人工智能相关应用开发文档
序号	开发文档	描述
1	AI推理用户手册	指导用户如何使用MacaRT推理引擎，将训练好的模型部署到曦云系列GPU上
2	AI训练用户手册	指导用户在AI训练的场景下，如何使用曦云系列GPU进行人工智能算法的训练

开发视频编解码相关应用，具体文档参见表 4.3。

表 4.3 MXMACA视频编解码相关应用开发文档
序号	开发文档	描述
1	视频编解码VPU编程指南	指导用户如何使用曦云系列GPU视频编解码VPU，进行硬件加速的软件开发方法

开发数据中心相关应用的文档，具体文档参见表 4.4。

表 4.4 MXMACA数据中心相关应用开发文档
序号	开发文档	描述
1	mcDF使用手册	指导用户在曦云系列GPU上安装部署mcDF和使用mcDF
2	mcPy使用手册	指导用户在曦云系列GPU上安装部署mcPy和使用mcPy
3	mcFaiss使用手册	指导用户在曦云系列GPU上安装部署mcFaiss和使用mcFaiss
4	mxvs测试工具套件使用手册	沐曦验收测试套件（MetaX Validation Suite，mxvs）