Taichi 是专为高性能计算机图形学设计的编程语言。
目前 Taichi v1.1.3 发布了，此版本带来大量改进，摘录如下：
- 模块
- 添加纹理接口到 C-API ( #5520 )
- Bug修复
- 使用 MacOS 禁用 vkCmdWriteTimestamp ，以在 Vulkan 上启用测试 ( #6020 )
- 修复打印 i8/u8 ( #5893 )
- 修复存储 quant 浮点数的 codegen 中的错误类型转换 ( #5818 )
- 移除错误优化：Float x // 1 -> x ( #5672 )
- 构建系统
- 清理 Taichi core cmake ( #5595 )
- CI/CD 工作流程
- 更新 torch 和 cuda 版本 ( #6054 )
- 错误信息
- 为内部非静态 if 中断/继续静态时添加错误 ( #5755 )
- 离线缓存路径不存在时不显示警告（#5747）
语言和句法
- 排序 coo ，以在 GPU 上构建正确的 csr 格式稀疏矩阵 ( #6050 )
- MatrixNdarray 重构第 6 部分：使用 TensorType 为 LocalLoadStmt 和 GlobalLoadStmt 添加标量化 ( #6024 )
- MatrixField refactor 4/n: Disallow invalid matrix field definition ( #6074 )
- 修复矩阵向量乘法 ( #6014 )
- MatrixNdarray 重构第 5 部分：使用 TensorType 为 LocalStoreStmt 和 GlobalStoreStmt 添加标量化 ( #5946 )
- 弃用 NdarrayMatrix/NdarrayVector 的 SOA 布局 ( #6030 )
- 索引新的本地矩阵实现 ( #5783 )
- 使标量内核参数不可变（#5990）
- 用整数指数降级 pow() ( #6044 )
- 支持 abs(i64) ( #6018 )
- MatrixNdarray 重构第 4 部分：将 TensorType 降低到 CHI IR 级别，用于元素索引的 MatrixNdarray ( #5936 )
- MatrixNdarray 重构 part3: Enable TensorType for MatrixNdarray at Frontend IR level ( #5900 )
- 使用 cuSolver 在 GPU 上支持线性系统求解 ( #5860 )
- MatrixNdarray 重构第 2 部分：删除 python-scope AnyArray 中的冗余成员（#5885）
- MatrixNdarray 重构第 1 部分：重构 Taichi 内核参数以使用 TensorType ( #5881 )
- MatrixNdarray 重构 part0：支持在 Ndarray 中直接构造 TensorType 并使用 element_shape 重构 ( #5875 )
- 启用局部矩阵/向量的定义（#5782）
- 使用 coo 格式 ndarray 在 GPU 上构建 csr 稀疏矩阵 ( #5838 )
- 为选定的 MatrixNdarray/VectorNdarray 方法添加 @python_scope 装饰器（#5844）
- 使 python 范围比较返回 1 而不是 -1 ( #5840 )
- 允许在 if 条件中隐式转换整数类型 （#5763 ）
- 支持 GPU 上的稀疏矩阵 ( #5185 )
- 改进循环错误消息并删除对真实类型 id 的检查（#5792）
- 实现矩阵/向量的索引验证 ( #5605 )
- 网状太极
- 修复的嵌套网格 ( #6062 )
- Vulkan 后端
- 内部跟踪图像布局 ( #5597 )
完整 Changelog 可查看更新公告： https://github.com/taichi-dev/taichi/releases/tag/v1.1.3