加速数字内容创作，摩尔线程携手太极图形赋能更多图形开发者

图形计算不仅关联着数字内容创作，更与包括元计算在内的下一代互联网应用息息相关。图形计算需要充足的算力作为底层支撑，摩尔线程与太极图形合作，加速物理与图形并行计算，把尖端的图形计算技术，以易用、便捷、强效的方式赋能图形开发者和内容创作者。

基于摩尔线程 GPU 的高性能物理仿真

图：基于Taichi 编程语言实现的实时物理仿真效果，15万粒子。电影《冰雪奇缘》中用相关技术实现了冰雪效果。

由太极图形创始团队主导开发、开源的太极编程语言Taichi，是一款为高性能计算设计的并行编程语言。它直接嵌入于Python，十分容易学习、编写，可以大幅提升开发者的生产力。Taichi通用编程语言通过Vulkan API SPIR-V指令体系，能够实现在摩尔线程 GPU上顺利运行实时多物理仿真效果。该效果为连续介质力学中的弹塑性材料模拟(Elasticoplasticity Dynamics)，通过 MLS-MPM (Moving Least Squares - Material Point Method)方法，对弹性的形变，塑性形变、硬化和碰撞等效果进行了堆积仿真计算。

MLS-MPM 依赖于数据在粒子和网格之间来回传输和处理。算法主要有 4 步：1. 在每个粒子上计算受力;2. 将受力从粒子上传播到网格上;3. 网格处理;4. 将速度从网格收集到粒子上。整个过程需要用到奇异值分解(Singular Value Decomposition, SVD)、粒子并行计算、网格并行计算等方式，均通过 Vulkan API 驱动环境在摩尔线程 GPU 上运行。

图：用Taichi 编程语言实现的单GPU 10 亿粒子物理仿真。目前摩尔线程团队和太极图形团队正在对该大规模算例进行 MUSA 架构的适配。

让尖端图形技术走近更多开发者

GPU是计算物理仿真环节重要的硬件加速设备，可以将过去在CPU上往往需要1~2周才能完成的物理仿真问题，缩短到几个小时之内得到计算结果。

摩尔线程与太极图形的合作，正是基于其MUSA统一系统架构打造的摩尔线程多功能GPU芯片，凭借其在图形渲染、AI计算加速和物理仿真计算等方面的能力，赋能更多图形开发者和内容创作者，以实现一键调用物理引擎自动产生不同物理特效，最终广泛应用于3D数字内容创作，提高生产效率，让尖端图形计算技术惠及更多人。

未来，摩尔线程与太极图形将继续加深合作，探索将GPU用于各类数值和通用并行计算领域的计算加速策略，包括实时物理仿真、数值计算、AI 与机器学习、视觉特效等，共同开拓元计算广阔市场机遇。