假如你对影视特效有所了解，那么一定知道CG特效渲染是多么昂贵。可以说，每一秒都是燃烧着的经费，而且CG特效不是按秒来计价，不是说每秒几千几万，而是按帧来计价。

　　CG特效的昂贵，其中一方面就在于模拟真实物理环境，比如，在影视特效领域广为流传备受青睐的模拟连续介质方法MPM，运行速度极其缓慢，一个CG特效镜头可能就需要在集群上运行一星期。

　　而现在，这种贵族式的昂贵被一种新的CG编程语言打破了。这是一种新的面向CG特效的编程语言，是一位来自中国的MIT博士胡渊鸣同学研发的。新的CG编程语言就是可微分编程DiffTaichi（太极），可以通过蛮力的梯度下降有效地优化神经网络控制器，而不必使用强化学习。

　　这款可微分编程来源于胡渊鸣同学之前的工作。由于MPM的问题，胡渊鸣同学投入到Moving Least Squares MPM（MLS-MPM）的研究工作中，最后完成了移动最小二乘物质点法（MLS-MPM）方法的研究，不仅仅提升了MPM运行速度，而且还实现了新的应力散度离散化，成功模拟出了MPM此前不支持的新现象。

　　后来，为了求出MLS-MPM的导数，基于MLS-MPM又研发出了模拟器ChainQueen（乾坤）。最后胡同学将工作推进了一步，这才提出了前文所说的可微分编程DiffTaichi。据一人客了解，胡同学创建了10个不同的物理模拟器，包括弹性柔体、刚体、流体、光线折射、碰撞几个常见物理环境，并根据现有基准对其性能进行基准测试。

　　其中大部分模型都可以在2到3个小时内实现，而且大部分都不需要GPU。而且，在强化学习的模拟环境中，DiffTaichi还能模拟刚体机器人和多物体的复杂场景。这简直已经不是学霸的层次了，而是学神层次了有木有？

　　在计算机图形学中，一直缺乏像TensorFlow那样的通用工具。而用Taichi编程语言编写的模拟器，则不仅大大简化了代码，而且速度还很快，相比CUDA版本几乎没什么损失，比TensorFlow快了188倍，比PyTorch快13.4倍。

　　可能有人会问，既然是编程语言，那么独立的编程语言应有的IDE编译器什么的，Taichi也应该有吧？否则别人怎么使用呢？其实，并非如此。胡同学为了方便大家使用，降低学习门槛，而将Taichi语言“降格”成了基于Python——我们可以用import taichi as ti来使用。这下好了，我等小菜鸟也可以用现成的Python的IDE工具来使用Taichi了。

　　Taichi（太极）编程语言、ChainQueen（乾坤）模拟器，取名还真有中国传统文化色彩，简直是一款逆天的“国产”编程语言了。在本文标题，一人客之所以要在国产上打双引号，当然并不是说它不是国人原创研发，而出于谨慎考虑。taichi虽然可喜可贺，不过毕竟还没有广为流传开来，似乎也没有企业机构或组织认可成为标准。所以我们暂时不敢标注国产，但Taichi（太极）这种编程语言依旧是我们中国风浓郁的技术产品。taichi https://taichi-lang.cn/