诚然，谨慎的做法是沿着视线一次只添加少量增量，但实际上我们可以使用球体跟踪做得更好（无论是在速度还是准确性方面）。如果在Unity的计算着色器中实现，我们可以定义相机的起点和方向，稍微调整一下代码，并将表面内部着色为黄色：有趣的是，如果你在着色器中尝试这样做，你会发现也就是说，即使不进行缩放补偿，获得的结果也不会受到影响。为什么？

我们推出了DiffTaichi，一种新的可微分编程语言，专门用于构建高性能可微分物理模拟器。 DiffTaichi 自动识别系统是物理模拟所必需的，旨在适应该语言的关键功能，但现有的可微分编程工具中经常缺少该系统，如下所示：我们能够轻松地将原始CUDA 模拟器转换为DiffTaichi 语法。

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回顾一下射线步进算法的每一步，我们希望沿着射线的方向移动距离表面最短的距离。我们通过SDF预测最短距离。为了使算法更快，我们希望每一步都尽可能大。然而，如果有一步过冲（下冲），该算法仍然有效，但需要更多的迭代。 DiffTaichi 不是在不可变数组上进行操作，而是使用具有灵活索引的命令式风格，使现有物理模拟算法的移植变得更加容易。

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Ray Marching 是一项非常有趣的着色技术，可以用来实时创建许多看起来很酷的视觉效果（例如分形）。使用一种称为“有符号距离函数”的算法。附录A 提供了difftaichi 和其他可微分编程工具的全面比较。

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只要在tf.GradientTape() 的上下文中进行操作，它们就会被记录在磁带中，然后TensorFlow 使用反向自动微分来计算相关操作的梯度。这三个要求促使我们设计了一个定制的双尺度自动微分系统，这使得DiffTaichi 特别适合开发复杂、高性能、可微分的物理模拟器，可能带有神经网络控制器（图1，左）。

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DiffTaichi 的自动微分（AD）系统的主要目标是自动生成梯度模拟器，对传统前向模拟器进行最少的代码修改。提出了一种新的可微分编程语言DiffTaichi，用于CPU 和GPU 上的高性能物理模拟。使用命令式风格可以更轻松地将现有物理模拟代码移植到DiffTaichi。可微分编程- 自上而下的产品形式6 DiffTachi：物理模拟的可微分编程。

我们使用difftachi 构建了10 个模拟器，并将它们集成到深度神经网络中，展示了difftachi 在现有系统上的性能和生产力。