RT_in_one_weekend_with_taichi
用taichi搓了一个Ray Tracing in One Weekend的简易光线追踪程序。用taichi进行光线追踪的变成雀食轻松不少，替换了原文中使用C++智能指针的部分，编写程序的时候不用想着这个智能指针咋用来着之类的问题。而且比起用openMP多线程，GPU的毕竟并行程度高，跑得快。
遇到的几个问题：
- 数值精度问题
taichi默认使用32为浮点数。上面的那副展示图中，用来表示地面的那个球体半径太大了，撞到了数值精度的问题，在32位浮点数表示的情况下，会产生神秘的纹理。如下所示
neozhaoliang指出是由于漫反射材质半球面采样误用为球面采样造成了banding。经过修改和测试，确实如此。但是让我想不明白的是，把浮点数改成64位也确实解决了banding。可能存在着神秘作用机制吧。
两个解决方法：1，把表示地面的那个球半径调小一些，实测从1000缩小到600左右就没有问题了；2.使用64位浮点数
# ray_module.py , line 5:
use_f64 = False # switch True to use Double-precision floating-point
float_type = ti.f32
if use_f64:
float_type = ti.f64
vec3 = ti.types.vector(3, float_type)但是64位浮点数算的炒鸡慢
- ray类改写成ti.struct_class地面变黄
原因是taichi的struct_class不会自动调用python的class的__init__函数,导致ray的direction没有被normalized.手动normalized可以解决
- GPU运行效率并不高
程序运行的时候GPU使用率非常低，不如说就是0%
想不明白为啥，可能对内存访问效率太差了？或者使用了python-scope的构造函数？或者每条光线求交并没有充分使用GPU的并行性？