Taichi是一个高性能的并行编程语言，它被嵌入在Python中，使得开发者能够轻松编写可移植的、高性能的并行程序。这个库的核心优势在于它能够将计算密集型的Python代码在运行时通过即时编译器(Just-In-Time, JIT)转换成快速的机器代码，从而加速Python代码的执行。
开源地址： https://github.com/taichi-dev/taichi.git
用途
Taichi的应用范围非常广泛，包括但不限于以下几个方面：
- 数值模拟：例如，使用三维格子玻尔兹曼方法创建城市气流模拟，Taichi提供的稀疏数据结构能够有效处理空间稀疏数据。
- 三维渲染：Taichi可以用来创建GPU路径追踪的体素渲染器，仅需99行Taichi代码即可创作出令人印象深刻的体素艺术作品。
- 计算机视觉：Taichi的自动并行化和稀疏数据结构特性，使得基于激光雷达的SLAM系统的快速发展成为可能。
高性能并行计算：Taichi能够处理大规模的并行计算任务，例如在具有80GB内存的GPU上运行的十亿级粒子的MPM模拟。 - 自动微分：Taichi的自动微分系统支持软体机器人的运动控制，其速度显著优于PyTorch、TensorFlow和JAX。
- 灵活的SNode系统：Taichi的SNode系统允许快速尝试不同的内存布局，以最大化性能而无需重写计算代码。
- 稀疏数据结构：例如，在流体模拟中，Taichi的稀疏数据结构能够使得空区域不占用计算和内存资源。
特性
- 易学性：对于Python用户来说，学习Taichi几乎没有门槛。Taichi与Python共享几乎相同的语法，只需应用一个Taichi装饰器，函数便会自动转换成优化的机器代码。
- 高性能：Taichi的JIT编译器能够自动将Python函数编译成GPU或CPU的机器代码，以并行执行。尽管Taichi嵌入在Python中，但它的速度可以接近甚至超过C++或CUDA。
- 与Python生态系统的集成：Taichi可以无缝地与流行的Python框架（如NumPy、PyTorch、matplotlib和pillow）协同工作。
- 通用部署：Taichi的Ahead-Of-Time(AOT)模式使得它可以部署在没有Python的平台上，包括个人电脑、移动设备和网页浏览器。
原理
Taichi通过其JIT编译器在运行时将Python代码转换成机器代码，这一过程是自动进行的，无需用户进行复杂的配置或手动优化。Taichi的编译器能够智能地分析代码，识别并行化的机会，并将代码优化为适合在GPU或CPU上执行的形式。
其他特点
- 组织支持：Taichi已经被多个组织和学术机构采用，如ETH Zürich、The University of Utah、OPPO和Kuaishou等，这些组织使用Taichi来提高教学、科研和产品开发的效率和质量。
- 社区和资源：Taichi拥有一个活跃的社区和丰富的资源，包括官方文档、教程、示例代码和论坛，这些资源可以帮助用户快速上手并解决遇到的问题。
推荐指南
如果你是一个对高性能并行编程感兴趣的开发者，或者你的项目需要处理大量的计算密集型任务，那么Taichi将是一个非常好的选择。你可以通过以下步骤开始使用Taichi：
- 安装：通过pip安装Taichi库，命令为pip install taichi -U。
- 入门：访问Taichi的官方网站，查看入门教程和示例代码。
- 探索用例：了解Taichi在不同领域的应用案例，这将帮助你更好地理解Taichi的潜力和适用场景。
- 加入社区：参与Taichi的社区活动，如论坛讨论和代码分享，这将帮助你更快地解决问题并保持对Taichi最新发展的了解。
尝试在项目中使用：将Taichi应用到你的项目中，体验其带来的性能提升和开发效率的改善。
Taichi是一个强大且易于上手的并行编程工具，无论你是学术研究者还是工业界开发者，都可以从Taichi中受益。
