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苏黎世联邦理工用 Taichi 做了啥?

胡渊鸣 太极图形 2023-03-21
前一阵得知了 ETH Zurich(有 “欧陆第一名校” 美誉的苏黎世联邦理工)的 Computer Graphics Laboratory (CGL) ¹ 去年秋天在教学中使用了 Taichi 进行计算机图形学的教学 ²内容是 Physically-based Simulation,也就是基于物理的动画)。

得知消息以后挺开心的,因为之前从来没有和这个学校的老师联系过,整个过程我们也没有介入,算是课程结束以后才知道的意外惊喜 :-)

苏黎世联邦理工 - 曾经有一次去欧洲开学术会议的机会摆在我面前,我怕办签证麻烦没去,没想到几年过去再想去,却不知道什么时候才能去了...

作为项目的原作者,自然迫不及待地对课上的学生、以及助教(TA)通过 Zoom 进行了访谈。收获很多信息,对 Taichi 未来的发展有很强的指导意义,因此共享出来,和各位开发者一起探讨探讨。(当然也顺便展示一下同学们用 Taichi 创造出了哪些新奇的玩意儿 LOL)

 同学们用 Taichi 实现的几个有意思的 simulator,下面会提到

值得一提的是,课程教学人员不但用 Taichi 布置了日常作业,还布置了 final project。Final project 可以使用任何工具和编程语言,不过 90% 的同学选择了 Taichi。

课程进行时,大家使用的 Taichi 是 v0.8.7。三四个月过去,Taichi 快速迭代了近 10 个版本,如今已经发布了 v1.0.0 ³,有些提到的问题已经得到了解决。以下内容来自对同学和助教的访谈结果。

助教和同学们的目标

其实也挺简单:选择一个并行编程语言并用其实现一个基于物理的动画项目,最好是实时的。

可选的语言:C++ / CUDA / Python (配上 Numpy / PyTorch etc.) 等等。

挑战

大家选择框架的时候会重点考虑下面几个问题:

  • 物理仿真计算量都挺大,需要并行计算。但是并行编程的门槛还是蛮高的。课上的学生很少掌握 GPU 编程(比如 CUDA) ,用 C++ 的话也有较高的门槛。OpenMP 之类的工具也有一些可移植性、性能(和 GPU 比起来)的问题。

  • 语言/框架需要自带一些周边组件,比如说 3D 可视化,这样才能比较容易地显示、查看结果。因为课程主要内容是物理仿真而不是可视化,大家都不希望自己写一套 OpenGL 之类的框架来进行可视化。

  • 学生 3 人组成一组合作,因此必须考虑到语言的可移植性。用 CUDA 之类的工具可能有额外的问题:合作伙伴用的是 Mac 或者 AMD 的 GPU,导致自己写的程序到了别的组员那里无法运行,弄不好友谊的小船就这么翻了。C++ 对于特殊硬件的需求小很多,但是也面临着跨平台编译的种种麻烦。


为什么学生们选择使用 Taichi?

聊下来我们发现助教和同学比较喜欢 Taichi 如下几个 features:

  • Taichi 与 Python 无缝链接,语法相近,而几乎所有同学都掌握 Python。这意味着 Taichi 更容易学习,更加直观。同时,Taichi 拥有与 CUDA 相当的性能。

  • Taichi 的 GGUI 系统使得 3D 渲染非常轻松。

  • Taichi 非常可移植,如果你的程序编写以后可以比较容易地在 NVIDIA/AMD/Intel 的 GPU、CPU 上运行,就不用担心队友跑不起来,伤害感情...

  • Taichi 有一个活跃的社区,并且用户提供了很多示例代码,便于学习。

  • ...


同学们都用 Taichi 整出了啥?

课程有接近 30 个项目,其中有 90% 的用户都选择了 Taichi。大部分同学获得了比较满意的性能(和 C++、CUDA 比起来),并且代码显著变短了。


所有项目最后的 presentation 视频 ,我全部看了一遍,下面选几个有意思的讨论讨论~

 Group 6 

一个基于 Taichi 开发的的 Position Based Fluids (PBF) 项目。利用 Taichi 和 GGUI 200K 粒子跑出了 60 FPS:

不可压性还有提升空间hhh

该组发现的一个痛点是 GPU sorting。当时 Taichi 确实不支持,需要自己实现,这个同学在 GitHub 也开了个 issue 。后来社区里面一位同学实现了

 Group 7 

这组挺能打, 在实现过程中还发现了 paper 的一个 bug。用了 BiCGSTAB 来实现最近的一个 SIGGRAPH paper,SPH for snow (Gissler et al. 2020)。


最后的 demo 看着比较简单,期待后续他们能够再完善完善吧(当然,课程都结束了,可能性也不大了,哈哈)。

 Group 15 

这组也挺能打,用 Taichi 实现了流固耦合:


 Group 16 

这组同学用 Taichi 实现了 3D 的布料仿真,整挺好:

看着很高端的样子

用 Taichi 把代码跑到 GPU 上,自动快了 5 倍

 Group 19 

Highlight 一下几个中国同学写的项目:SandyFluid ⁷,用 Taichi 实现了 PIC/APIC/FLIP,欢迎大家关注。



 Group 22 

另一组做 PBF 的(PBF 真受欢迎啊...是不是课上重点讲了)。



 Group 24 

基于 k-ye 的 2D PBF 实现了 3D 版本,致敬一下

这组比较有艺术细胞,写了 3D PBF 然后还导出渲染了个小视频:

牛奶+咖啡混合的模拟,更多细节大家去看他们的 presentation 吧~

(以上部分内容来自 ETH Zurich 课程网站,如有侵权请告知。)

助教怎么说?

助教同学表示,以往学生需要基于 C++ framework,和别的东西连接 overhead 特别大,脚手架代码很多,因此不管是助教出作业还是学生完成作业,都有些束手束脚。几年前的作业是复现比较简单的算法,如 rigid body, FLIP 等。

今年用了 Taichi 以后,生产力有了较大提升,可以做一些更复杂的算法了。最终项目也变成了 “reimplement recent papers”, 给了学生一个 paper list,让他们自己玩去了。另外 Taichi 的自动微分功能也免去了一些同学导数 “怎么算也算不对” 的难题。

整体用户体验还是相当棒的,但是一些问题也是存在的(文章末尾会提到)。不过大家还是很看好 Taichi 未来的发展。

不足之处与未来发展

虽然上面提到了用 Taichi 的很多优势,但是一些问题依然存在。好在都是通过开发能够解决的问题,有一些也在最新版本中已经解决了。提到比较频繁的问题有如下几个:

  • Syntax error 质量依然是大家很在乎的 feature,不过根据这次调查,用户体验已经比之前好很多了,但是还需要进一步提升。

  • 编译速度需要提升。一个简单的方式是 Cache,需要实现 IR serialization/deserialization。学生用户往往会有快速迭代的需求,每次改一点点程序,都要等几秒他们还是体验不太好的。当然这一点社区已经在实现了,相关 issue 可复制文末链接查看

  • 不确定 Taichi 和 CUDA 等语言比起来性能如何,需要更加完善的性能评测数据。我们在 1.0 发布的同时也公布了非常系统的性能评测数据 。Taichi 通常与 CUDA 拥有差不多的性能,但是有时也会更快或者更慢。当然,代码一般都是短不少的。


与 CUDA、JAX、C++ 等工具的性能对比,Taichi 和 CUDA 基本性能一致

  • 可视化功能 (GGUI etc.) 可以继续加强,需要画线等功能。也有同学抱怨 v0.8 版本的 Taichi 在 Mac 上不支持 GGUI,造成了一些不便。我们在 v0.9 的时候已经解决了这个问题。

  • 单线程模式(serial mode):有的时候顶层的 for 循环不希望被并行。之前的解决方案是在 for loop 外面套一个 “if 1:”,但是看着有点丑。目前这一点已经系统解决 ¹⁰。

  • 二阶导数。在计划之中了...

  • (还有很多很多我们想解决的问题,欢迎大家加入社区 ¹¹一起开发!)


没有用 Taichi 的同学是因为什么呢?

助教提到 30 组同学中有两组同学并没有使用 Taichi。有一个用了 Numpy,原因是需要 direct solver,当时 Taichi 确实还不支持(现在支持了:Sparse linear solver ¹²)。还有一组要用到二阶导数,所以用了 PyTorch。二阶导数的功能 Taichi 正在开发过程中。



基础软件的开发一定是不容易的。我们一方面为取得的每一份小小的成功欢欣鼓舞,另一方面也会关注到需要解决的问题,把事情做得更好。Taichi 开发者社区,加油!

最后,还没有用过 Taichi 的同学,欢迎安装体验新版 Taichi Lang👇
python3 -m pip install taichi --upgrade

并运行 taichi gallery👇体验各种 Taichi demo 呀!
python3 -m taichi gallery

References:
1.https://cgl.ethz.ch/2.https://cgl.ethz.ch/teaching/simulation21/fame.php3.https://github.com/taichi-dev/taichi/releases/tag/v1.0.04.https://cgl.ethz.ch/teaching/simulation21/fame.php5.https://github.com/taichi-dev/taichi/issues/37646.https://github.com/taichi-dev/taichi/pull/37907.https://github.com/ethz-pbs21/SandyFluid
8.https://github.com/taichi-dev/taichi/issues/44019.https://github.com/taichi-dev/taichi_benchmark10.https://github.com/taichi-dev/taichi/issues/442111.https://github.com/taichi-dev/taichi12.https://docs.taichi.graphics/lang/articles/sparse_matrix#sparse-linear-solver
胡渊鸣 | 撰文新一 | 编辑Taitopia Origin | 封面
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