太极语言的竞争对手分析

[linyaodong]

事情是这样的

• 太极图形的公众号，四月份写了一篇文章《与CUDA 相比Taichi 跑得快不快》
• 结论是大部分情况一致，少数情况taichi编译器优于cuda手工实现

• 太极的优势在于“多后端”，“上手简单”，“代码量少”
• 而近一段时间，我也关注了一些其他的方向的新语言，它们也在试图做一些太极做的事

通用着色语言Slang

• taichi的特点之一多后端，很容易写成通用shader，之前我还想做一个输入shadertoy网址，转成taichi代码的demo，论坛里也有不少同学移植了shadertoy的示例
• Slang是英伟达在实时光追Falcor引擎中使用的语言，它能后实现输入任意shader语言(包括自己slang)，

• 输出任意后端的gpu机器码

• 但该语言依旧需要学习者具备gpu架构，着色器基本知识，甚至还需要了解dxc，nvcc, spir-v是啥，上手难度大

物理仿真语言Warp

• 英伟达似乎觉得taichi开发的很好，于是搞了一个对标taichi的类python语言warp
• 作者也是nvidia的大佬 Miles Macklin，物理仿真team首席工程师（Principal Engineer，不知道这么翻译对不对）
• 然后我截一些slides的数据，其中就有和taichi的对比

• 代码风格和taichi也完全一模一样

• 然后他有一点taichi没有的好处，就是他和nvidia自家的omniverse平台互通，仿真完成后，可以直接在omniverse中预览，支持很多mesh，vdb等输入，可视化就很方便

总结

语言	taichi	slang	warp
跨平台	√	√	×
易用性	√	×	√
可微	√	×	√
机器码导出	√	√	√
可视化	×	×	√

• 总体而言taichi优势是更加全面，但缺点在于没有很好的一些工具或者平台承载，比如omniverse或者usd这样的标准格式,当然我看taichi的project中有ti.Mesh的开发计划，我觉得未来应该taichi也会迎头赶上。

[zane]

有意思，他们放出来的布料模拟的gif图效果不错，但是没有相关的源码。

[linyaodong]

布料仿真的示例在：

这个示例加载了nv_humanoid.xml文件，里面人物通过capsule胶囊体创建成sdf
这里我跑了一个和视频中的一样效果的示例(布料仿真跑崩溃了，待我去提个issue)

原理上应该是airMesh和sdfconact论文的实现，作者是Matthias Muller和Miles Macklin

另外关于布料仿真，Matthias Muller最近的视频阐述了如何减少布料自相交的技巧(虽然无法完全避免)

[zane]

厉害了。之前没跑过humanoid这个。 Matthias Muller的十分钟物理那个系列看了，多年的经验总结出来的简单有效的模拟算法，收获挺多，自相交通过点-点碰撞来做，对于网格均匀(边长一致)的布料效果还是挺不错的。

[zane]

跑了一下humanoid这个示例，就是一个胶囊体的人的刚体仿真，不是布料模拟。

[linyaodong]

骚瑞，这个示例打不开，误导你了。
表达欲有点强，见谅 那就只能看看作者的论文咯，

他在GTC的教程里，有提到这个布料仿真使用了这个研究成果，大致就是如何迭代求解精确找到
一个点到某个sdf的最近点，他还在shadertoy上写了个示例，
这样就可以实现精确碰撞了。
关于如何实现sdf之类的，我现在还在研究中，后面有时间我会用taichi写个demo

[mrzhuzhe]

Fenics 现在不考虑在内吗

[linyaodong]

@mrzhuzhe

Fenics

孤陋寡闻了，Fenics是一门语言还是插件呀？
我查了一下，项目是这个吗?
看起来是有限元仿真的，FE两个首字母瞬间想到FEM
打开项目首页，看起来又像解决偏微分方程的工具包？因为我看它底层依赖某些BLAS(Basic Linear Algebra Subprograms)线性代数组件
能介绍一下下不，很感兴趣！！！