Taichi（太极）v1.6.0 发布

Taichi（太极）v1.6.0 现已发布。Taichi Lang 是一种开源的、命令式的、用于高性能数值计算的并行编程语言。它被嵌入到 Python 中，并使用即时编译器 (JIT) 框架，例如 LLVM，将计算密集型的 Python 代码 offload 到本地 GPU 或 CPU 指令中。

具体更新内容如下：

弃用通知

• 删除了一些很久以前就弃用的 API。见下表：

• 不再弃用 Taichi 内核中的内置 min/max 函数。
• 弃用了计算图参数声明中的一些参数，它们将在 v1.7.0 中删除。包括：
  • scalar 和 ndarray 的element_shape参数
  • texture 的shape、channel_format和num_channels参数
• cc后端将在下一个版本中删除 ( v1.7.0)

新功能

Struct arguments

你现在可以在所有后端中使用结构参数。结构可以嵌套，并且可以包含矩阵和向量。示例：

transform_type = ti.types.struct(R=ti.math.mat3, T=ti.math.vec3)
pos_type = ti.types.struct(x=ti.math.vec3, trans=transform_type)
@ti.kernel
def kernel_with_nested_struct_arg(p: pos_type) -> ti.math.vec3:
    return p.trans.R @ p.x + p.trans.T
trans = transform_type(ti.math.mat3(1), [1, 1, 1])
p = pos_type(x=[1, 1, 1], trans=trans)
print(kernel_with_nested_struct_arg(p))  # [4., 4., 4.]

Ndarray

• 在 python scope 内支持 0 dim ndarray 读写
• 修复了从 Python scope 写入 ndarray 时的一个错误

Improvements

• 支持 autodiff 中的 rsqrt operator
• 为 CPU 后端添加了 assembly printer
• 支持超过 48KiB 的 CUDA shared array 分配

Performance

• 改进了 CPU 后端的矢量化支持，显着提高了特定应用程序的性能

New Examples

• 2D 欧拉流体模拟示例

Misc

• Python 3.11 支持
• ti.frexp在 CUDA、Vulkan、Metal、OpenGL 后端都得到了支持。
• ti.math.popcntintrinsic
• 修复了 SNodeTree destruction 过程中的内存泄漏问题
• 为 ti.Field finalization 添加验证和改进的错误报告
• 修复了 C-API 中 Cuda 后端的内存泄漏问题
• 增加了对使用 str.format() 和 f-strings 的格式化打印的支持
• 将 Python 代码格式化程序从yapf更改为black

Developer Experience

• 用于准备构建和测试环境的 build.py 脚本

更多详情可查看发布说明。