可微分编程语言Taichi初尝试：在win10环境下从头编译
最近五一放假总算有时间沉淀一下，今天偶然知乎上刷到有MIT胡大神开发了一种可微分式编程语言，觉得这块应用前景非常广阔，故决定尝试从头编译whl安装包并学习一下（注意就是从头编译，而不是什么pip install 之类的，那样就没啥可折腾的了） 由于没连服务器，家里只有一个安了win的笔记本，那么就尝试在win平台编译吧！
一 参考链接
https://zhuanlan.zhihu.com/p/97700605
https://zhuanlan.zhihu.com/p/101398681?from_voters_page=true
具体原理参照上述链接和流程图，taichi实际上是把数据结构和算法给解耦开了，因此可以让计算机图形研究者关注于数据结构本身，繁杂的计算被屏蔽掉，底层求解系统动力学方程采用MLS-MPM方法（Lagrangian particle和Eulerian grid，这里拉格朗日其实是指粒子运动符合拉格朗日经典力学的方程，也就是那个二阶常微分方程，和哈密顿力学可以相互转化，这里突然想能不能仿真出符合薛定谔方程的量子体系CG），且有自己的可微分引擎做优化，速度比tensorflow和torch快得多，大大降低了计算机图形学的门槛。。。具体细节后面慢慢研究
二 编译开始
1.taichi的项目地址：
主要有三个：
（1）repo 1：只实现物质点法的源码，简单编译就可看到效果
https://github.com/yuanming-hu/taichi_mpm
（2）repo 2：taichi编程语言项目地址，这个是核心
https://github.com/taichi-dev/taichi
（3）repo3 ：10种可微分物理场景的taichi实现的py代码demo
https://github.com/yuanming-hu/difftaichi
这里是要从头编译出taichi，因此所记录片段基于repo 2
2.编译准备
从项目的issues可以看到 v-0.6.0的taichi已经release了，查看一下依赖环境，看作者说正在从LLVM8转到LLVM10，转化期间会通过宏进行一定兼容。
这里为了求稳定，同时参照appveyor里的命令，我的配置如下：
VS2017 + llvm8.0.1+ clang8.0.1 + python36 + cuda10.0 + opengl
注意1：如果环境为VS2019，那么clang必须要大于9.0.0，否则不兼容
注意2：python需要装好git
（1）LLVM-8.0.1 + 前端clang 8.0.1
项目地址：https://github.com/llvm/llvm-project
直接clone下来，注意选择是8.0.1分支
// llvm 8.0.1 + clang 8.0.1 安装命令
git clone --branch llvmorg-8.0.1 https://github.com/llvm/llvm-project.git
cd llvm && git checkout
然后利用cmake生成vs工程文件
mkdir build && cd build
cmake -DLLVM_ENABLE_PROJECTS=clang -G "Visual Studio 15 2017" -A x64 -Thost=x64 ..\llvm
这里要注意设置 clang随同llvm一起编译，而且 -A和 -Host都要选x64，否则就会比较慢，因为win系统会默认选择host86的。。。
生成完毕后用vs打开llvm.sln，批生成 ->Install Release就行了
（注意默认install位置为 C:\Program Files (x86)\LLVM 因此要以管理员方式启动VS，否则Install时候会出错，当然Build时候不会！！）
编译安装完毕后如下图所示
然后自然要把clang添加到系统环境变量里面，然后打开cmd测试
成功！！
至此llvm + clang准备完毕
（2）克隆taichi源码
git clone --branch v0.6.0 https://github.com/taichi-dev/taichi.git
cd taichi && git checkout
克隆完毕后最好直接把整个project拉入python IDE，这样修改方便些
然后重点来了，\external\glad \external\glfw \external\spdlog都是空的，这个需要先下好，而且通过查看源码，发现glad需要如下配置
地址：
glad：https://glad.dav1d.de/
glfw: https://www.glfw.org/download.html
spdlog:https://github.com/gabime/spdlog
如果不想自己一个一个下，还是参考appveyor里的命令，直接运行
python misc\ci_setup.py 会自动帮你git clone上面三个依赖的源码和后面打包成whl需要的pip包，当然里面的脚本可能需要修改一下，加快速度
比如下面最好加个镜像源加快pip install速度，否则难以忍受。。。。
OK准备完毕
3. 编译
上述的llvm和依赖包处理完毕后，就开始编译吧
cd taichi && mkdir build && cd build
cmake .. -G "Visual Studio 15 2017"-A x64 -Thost=x64 -DPYTHON_EXECUTABLE="你的python.exe路径" -DLLVM_DIR="llvm的cmake-config路径，一般是**\instal\lib\cmake\llvm"
如图为cmake结果
然后vs打开taichi.sln，直接Build Release
注意：如果Build Release那么python下面需要如下修改
直接build就行了，最后成功了
得到了taichi_core.dll
4. 绑python
这里按照misc\windows_build.py里面样子直接调用下面几个命令
第一个命令将dll变成pyd
第二个命令进行laplace测试
第三个命令进行大量测试(（这个最耗时）
第五个命令发布包
执行后结果输出如下
最后一条命令生成了whl包
5.测试编好的包
直接选取exampls下面的几个例子测试下自己编的包
（1）分形测试
（2）生命游戏
（3）物质点法88
（4）物质点法
（5）台球 difftaichi
然后还可以把vs附加到进程里面进行调试，这样就可以更好理解源码。
后面有时间再仔细研究学习下底层的细节