通过quant自定义数据类型

综合讨论区
#1

https://yuanming.taichi.graphics/publication/2021-quantaichi/quantaichi.pdf
想试下这篇文章里面的"quant"模块，但是直接输入命令好像不行？有没有完整的例子呢？

#2

Hi @aspenxue12 ， 你可以参考一下这个脚本：taichi/visualize_quant_types.py at master · taichi-dev/taichi · GitHub

我们还在完善Quant相关的Feature，可能会在后面的版本更加完善。

#3

@YuPeng 谢谢，老师。 请问下，使用default_fp=ti.f64之后，是不是就没法再用Quant了？

#4

应该是可以的。

#5 
# ti.init(arch=ti.cpu, cpu_max_num_threads=1, default_fp=ti.f64)  # Try to run on GPU


ti.init(arch=ti.cuda, default_fp=ti.f64)  # Try to run on GPU
# ti.init(arch=ti.cuda, default_fp=ti.f64,random_seed=int(time.time()))
# random_seed=int(time.time())3
# summ = ti.field(dtype=float, shape=())  # grid forces
# summ[None] = 1000000000
# fixed17 = ti.quant.fixed(frac=17, range=3.14)
f19 = ti.types.quantized_types.quant.float(exp=6, frac=13, signed=True)


summ = ti.field(dtype=float, shape=())  # grid forces
summ1 = ti.field(dtype=float, shape=())  # grid forces


@ti.kernel
def func():
    for indx in range(10000000):
        summ[None] += 0.000001
    summ[None] -= 1000000000  


@ti.kernel
def func1():
    c = 0.0
    for indx in range(1000000):
         summ1[None] += 0.000001
    summ1[None] -= 1000000000  
    #  
# test()
# # print('非精确解（双精度）：', summ[None])
# print('精确解GPU：', summ1[None])
for i in range(10):
    summ[None] = 1000000000.0
    func() 
    print('数值解1(优化)：', summ[None])

    summ1[None] = 1000000000.0 
    func1()
    print('数值解2(非优化)：', summ1[None])

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我这么使用就报错了

#6

确实是这样，我提个ISSUE。