Dr.Jit-Core 使用教程

1. 项目介绍

Dr.Jit-Core 是一个高效的即时编译器（JIT），能够对计算进行向量化处理和并行化处理。它被设计用于加速需要动态编译大量导数代码的可微分蒙特卡罗渲染，尽管其他类型的计算也可能从中受益。该库提供了一个 C 和 C++ 接口，可以用来追踪计算，这意味着系统内部会构建一个图表示所有步骤，同时尽可能推迟它们的评估。当追踪的计算最终评估时，系统会将所有操作融合到一个高效的内核中，该内核包含异步设备上评估的排队计算。

2. 项目快速启动

以下是在您的系统中快速启动 Dr.Jit-Core 的步骤：

首先，您需要克隆仓库：

git clone https://github.com/mitsuba-renderer/drjit-core.git
cd drjit-core

然后，根据您使用的是 CUDA 还是 LLVM，您需要编译相应的代码。以下是一个基于 CUDA 的编译示例：

mkdir build
cd build
cmake ..
make

如果需要，您可以通过指定 CMAKE_C_COMPILER 和 CMAKE_CXX_COMPILER 来指定不同的编译器。

编译完成后，您就可以在您的 C 或 C++ 项目中包含 drjit-core/jit.h 头文件，并开始使用了。

3. 应用案例和最佳实践

以下是一个简单的 C++ 代码示例，展示了如何使用 Dr.Jit-Core 创建和操作数组：

#include <drjit-core/array.h>

using Float = CUDAArray<float>;

int main() {
    // 创建一个包含线性间隔值的浮点数组
    Float x = linspace<Float>(0, 1, 101);

    // 创建一个索引数组
    CUDAArray<uint32_t> index = arange<uint32_t>(50) * 2;

    // 使用索引从 x 中聚集元素
    Float y = gather(x, index);

    // 创建一个布尔掩码数组
    CUDAArray<bool> mask = x < 0.5f;

    // 使用三元操作符
    Float z = select(mask, sqrt(x), 1.0f / x);

    // 打印结果
    printf("Value is = %s\n", z.str());
    return 0;
}

这段代码创建了一个线性间隔的浮点数组 x，然后创建了一个索引数组 index。接下来，它使用 gather 函数从 x 中收集对应的元素，创建一个布尔掩码 mask，并使用 select 函数来应用三元操作符。

4. 典型生态项目

Dr.Jit-Core 可以作为独立项目使用，也可以作为更大型的 Dr.Jit 项目的一部分。Dr.Jit 提供了自动微分、多维数组/张量支持以及大量数学函数的库。此外，Dr.Jit-Core 的设计使其几乎不依赖其他库：即使系统上没有安装 CUDA、OptiX 或 LLVM，它也可以编译（它将在运行时尝试找到它们）。

在使用 Dr.Jit-Core 时，您可以找到多个开源项目，这些项目利用了它的强大功能，例如在计算机图形和科学计算领域中。您可以查找和探索这些项目以获得更多关于如何在实际应用中使用 Dr.Jit-Core 的灵感。