taichi-dev/taichi

O que é?

Recursos principais

• 01Escreva kernels com sintaxe Python e compile-os com JIT para gerar código para CPU ou GPU.
• 02Funciona com CUDA, Vulkan, OpenGL, Apple Metal e CPUs x64/ARM.
• 03Oferece suporte a estruturas de dados esparsas espacialmente por meio dos contêineres SNode.
• 04Integra-se ao NumPy e ao PyTorch.
• 05Inclui programação diferenciável e um visualizador 3D baseado em Vulkan.

Casos de uso

• Acelerar em Python simulações numéricas, como simulações de fluidos, partículas ou sistemas físicos.
• Prototipar algoritmos para GPU sem escrever código CUDA ou de shaders manualmente.
• Criar pipelines de física ou gráficos diferenciáveis.
• Desenvolver experimentos de renderização ou efeitos visuais que exigem computação paralela.

Início rápido

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   Instale o Taichi com pip

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Antes de usar

• !Somente Python 3.6 a 3.10, de 64 bits.
• !Pacotes nightly de pré-lançamento podem falhar porque não foram totalmente testados.

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Tópicos

Perguntas frequentes

O que é taichi?

Linguagem integrada ao Python que compila kernels numéricos com JIT para execução em CPUs e GPUs, como CUDA, Vulkan e Metal. Taichi Lang é uma linguagem imperativa e paralela para computação numérica de alto desempenho, integrada ao Python. Funções decoradas com @ti.kernel são compiladas em tempo de execução por uma toolchain baseada em LLVM, que gera instruções nativas para CPU ou GPU. Assim, código Python com tarefas computacionalmente pesadas pode ser executado em paralelo sem precisar ser reescrito em C++ ou CUDA.

taichi é gratuito? Qual é a licença?

taichi é open source sob a licença Apache-2.0. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.

taichi ainda é mantido?

Atualizado nos últimos 6 meses. O último commit de taichi foi em 5 de out. de 2026.

Para que posso usar taichi?

Acelerar em Python simulações numéricas, como simulações de fluidos, partículas ou sistemas físicos. Prototipar algoritmos para GPU sem escrever código CUDA ou de shaders manualmente. Criar pipelines de física ou gráficos diferenciáveis. Desenvolver experimentos de renderização ou efeitos visuais que exigem computação paralela.

Como instalar taichi?

Instale o Taichi com pip: pip install taichi Abra a galeria de demonstrações: ti gallery

Onde consigo taichi?

O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/taichi-dev/taichi