搬砖攻略
当前位置: 凯发k8客户端-凯发k8国际娱乐官网入口 > 行业资讯 > 搬砖攻略孙琦 鱼羊 发自 凹非寺
物理位 报道 | 社会公众号 qbitai
再加99行编码，你也可以像《冰河电影版》里的艾莎公主一样拥有冰河魔力。
虽然你不能在现实世界中肆意变出魔力，但却能在电脑的虚拟世界挥洒特技。
或许你不知道，电影和动画中特技有时仅仅短短的一秒，却可能需要高性能电脑演算一周，花费惊人。
《冰河电影版》没有真人出演，预算却高达1.5亿美元，每一秒的镜头都是经费在燃烧。一般人想用电脑做出cg特技简直不可想象。
然而，最近一位来自中国的mit博士，研发了一种捷伊cg特技c语言taichi（太极），大大降低了准入门槛。
△白色：雪；红色：果冻；蓝色：水
一个简单的物理学场景，普通pc仅需几分钟即可渲染顺利完成，相比tensorflow提速了188倍、比pytorch快13.4倍，编码长度只有其他底层方法的十分之一。
安装它就像tensorflow一样容易，采用起来也是差不多：
import taichi as ti
甚至，taichi的发明者胡渊鸣同学还为此撰写了完整采用教程。
关于taichi，胡同学已经刊登了多篇文章，分别被siggragh 2018、icra 2019、neurips2019、iclr 2020等顶会收录。
电脑信号处理知名学者、北大教授陈宝权给出很高的评价：
给胡渊鸣同学点赞！一己之力研发了物理学演示c语言 taichi！
像渊鸣这样如此投入写有影响力的开源编码实在是难能可贵。
像siggraph这样的，可能要投入1~2年才会有成果，论文接受率低，即使能刊登出来，引用率也不高。
网友们在围观之后也纷纷表示：渊鸣天神太强了。
图形 系统 编译，真是创世纪的快乐。
88行编码演示真实物理学环境
正如胡同学本人所说，99行编码很短，背后的技术故事却很长。
故事的开头，要从material point method（物质点法）说起。
mpm是一种在影视特技领域广受青睐的演示连续介质方法，迪士尼的《冰河电影版》就用到了此项技术。
但在早期，mpm的运转速度非常慢，比如《冰河电影版》里安娜过雪地的镜头，据说要在集群上跑整整一个星期。
为了提高mpm的运转速度和性能，在大四毕业的那个暑假，胡渊鸣投入了moving least squares mpm（mls-mpm）的研究。
胡渊鸣的灵感是，用移动最小二乘法统一aipc（the affine particle-in-cell method）中的仿射势能场（affine velocity field）和mpm中的变形势能更新（deformation gradient update）两种离散化。
在宾夕法尼亚大学蒋陈凡夫教授的指导下，胡渊鸣等人顺利完成了移动最小二乘物质点法（mls-mpm）方法的研究，不但同时实现了捷伊应力散度离散化，使mpm的运转速度快了两倍，还成功演示了mpm此前并不支持的各种新现象。
比如材料切割：
刚性体的双向耦合：
此项成果最终刊登在了siggraph 2018上。
为了进一步证明mls-mpm的简易性，胡渊鸣用88行c 编码同时实现了mls-mpm的demo。（编码详情请戳文末 taichi_mpm 项目链接）。
这个88行版本后来也成为了入门mpm的必备参考同时实现。
乾坤（chainqueen）连续函数物理学引擎
2017年的夏天结束之后，胡渊鸣正式进入mit读博。
这时候，胡渊鸣又迸发了捷伊灵感：求出mls-mpm的实数。有了实数，就能再加势能下降来优化自然语言开关。
在这一思想的指导下，chainqueen诞生了。
胡渊鸣解释说，chain是为了纪念他在求导过程中被链式法则折磨的经历，而chainqueen则与乾坤谐音。
乾坤基于mls-mpm，是一种针对可变形对象的、实时的连续函数混合拉格朗日-欧拉物理学方法包。该方法包在前向仿真和反向势能计算中均同时实现了高精度。
此项研究刊登在了icra 2019上，胡渊鸣也以此顺利完成了博士论文。
difftaichi
随后，胡同学将工作又推进一步，提出了可算子程式设计difftaichi，被iclr 2020收录。
在这篇文章的编码中，胡同学创建了10个不同的物理学方法包，并根据现有基准对其性能进行基准测试。
taichi中的可算子程式设计，可以通过蛮力的势能下降有效地优化自然语言开关，而不必采用强化自学。
10种可算子方法包中的大多数模型可以在2-3小时内同时实现，而且大部分不需要gpu。这些实例中，灵活性体、质点、流体、光线的折射、灵活性碰撞，常见物理学环境应有尽有。
第一个实例可算子灵活性对象方法包，历经我们的实测，在2017版13寸的macbook pro上也能运转，而且顺利完成优化只需不到十分钟的时间：
不但是2d，更复杂的3d灵活性体也能演示：
还有可算子的3d流体方法包，历经450步的势能下降运算，已经非常逼真：
difftaichi演示水对光线折射的渲染器，一张图片历经它的渲染，甚至能骗过图像分类器。历经测试，vgg16将带有水波纹的松鼠图片当做金鱼，而且认为概率为99.91%。
在强化自学的演示环境中，质点机器人很常见，difftaichi也能演示：
difftaichi还能演示多个物体的复杂场景，比如台球：
用taichi语言撰写的方法包大大简化了编码，可算子灵活性对象方法包再加了110行编码，而直接用cuda撰写则需要490行。
同时，taichi的速度还很快，相比cuda版本几乎没有什么损失，比tensorflow快了188倍，比pytorch快13.4倍。
而且自然语言开关一般只需要几十次运算，即可顺利完成优化。
为何做taichi
谈到为何要做taichi，电脑信号处理一直缺乏像tensorflow那样的通用方法，每个要从事研发的人都必须了解基本原理，才能去做程式设计。
这和深度自学领域形成了鲜明的对比。
近年来，甚至有中学生，利用tensorflow或者pytorch，写一点编码，优化几个模型，就可以在一些顶会上刊登论文，许多人看来，这是件坏事，因为让深度自学论文的含金量大大降低。
但胡渊鸣看到了另一面。他认为，深度自学这些年之所以能发展快、准入门槛低，就是因为有简单易用的好方法，电脑信号处理让人望而却步，就是因为缺乏类似的方法，因此他研发了taichi。
本来taichi要做成一种单独的c语言，但是为了方便大家采用，胡渊鸣用了一句import taichi as ti把taichi语言假装成python。
改成基于python，这样做的好处不但是降低自学准入门槛，还能采用很多现成的python ide，与numpy、matplotlib等方法库无缝衔接。
历经几个月的努力，胡渊鸣终于把taichi改成了pypi安装包，让不同配置不同操作系统的机器都能顺利运转信号处理的程序。
高一大三清华，博一6篇paper
说起胡渊鸣，这又是一位从少年时代起就熠熠闪光的“天神级”选手。
高一大三清华，竞赛生涯中，拿下apio 2012、noi 2012、acm-icpc 2013长沙区域赛、acm-icpc上海区域赛四块金牌，其中apio 2012成绩是全场第一名。
2013年进入清华姚班，胡渊鸣与陈立杰、范浩强等人成为同班同学，这群年轻人的才华在这里汇聚、碰撞，与“姚班”二字相互成就。
本科期间，胡渊鸣先后前往东京大学、斯坦福大学访学，并曾于微软亚洲研究院实习，从事深度自学和电脑信号处理研究。本科便有多篇论文中选cvpr、siggraph等国际顶会。
2017年，胡渊鸣进入mit读博。入学13个月后，顺利完成博士论文chainqueen，拿到mit硕士学位。博一期间，共刊登6篇顶会论文。
最后，如果想了解这99行编码背后更多的研究历程，不妨读一读胡渊鸣本人的chan专栏文章。天神不但编码写得好，码字和蒸鸡蛋也是好手呢~
传送门
胡渊鸣chan原文：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/97700605
论文门牌号：
https://arxiv.org/abs/1910.00935
太极项目门牌号：
https://github.com/yuanming-hu/taichi
taichi_mpm项目门牌号:
https://github.com/yuanming-hu/taichi_mpm
作者系网易新闻·网易号“各有态度”签约作者
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