并行化仿真器教学项目

项目介绍

这是一个专为新手设计的教学项目，用于学习如何将基于NumPy的单环境仿真器改写为基于PyTorch的多环境并行仿真器。

项目结构

parallel_simulator/
├── README.md                    # 项目介绍
├── GETTING_STARTED.md          # 快速入门指南
├── requirements.txt             # 依赖包
├── .gitignore                   # Git忽略文件
├── numpy_simulator/             # NumPy版本仿真器
│   ├── missile_simulator.py    # 单环境导弹仿真器
│   └── example_numpy.py         # 使用示例
├── pytorch_simulator/           # PyTorch版本仿真器
│   ├── missile_simulator.py    # 多环境并行导弹仿真器
│   └── example_pytorch.py       # 使用示例
├── tutorials/                   # 教学文档
│   ├── 01_pytorch_basics.md     # PyTorch基础知识
│   ├── 01_pytorch_basics.ipynb  # PyTorch基础 (Jupyter)
│   ├── 02_tensor_operations.md  # 张量操作详解
│   ├── 02_tensor_operations.ipynb # 张量操作 (Jupyter)
│   ├── 03_migration_guide.md    # 迁移指南
│   ├── 03_migration_guide.ipynb # 迁移指南 (Jupyter)
│   ├── 04_advanced_examples.md  # 高级示例
│   └── 04_advanced_examples.ipynb # 高级示例 (Jupyter)
└── examples/                    # 综合示例
    ├── comparison_demo.py       # 性能对比示例
    └── visualization.py         # 可视化示例

学习路径

1. 基础准备: 先阅读 tutorials/01_pytorch_basics.md 了解PyTorch基础 (推荐使用交互式版本 .ipynb)
2. 张量操作: 学习 tutorials/02_tensor_operations.md 掌握张量并行化 (推荐使用交互式版本 .ipynb)
3. 单环境仿真器: 理解 numpy_simulator/missile_simulator.py 的实现
4. 迁移学习: 按照 tutorials/03_migration_guide.md 学习迁移过程 (推荐使用交互式版本 .ipynb)
5. 并行仿真器: 学习 pytorch_simulator/missile_simulator.py 的实现
6. 高级应用: 学习 tutorials/04_advanced_examples.md 的高级技术 (推荐使用交互式版本 .ipynb)
7. 实践应用: 运行 examples/ 中的示例代码

教程格式

• Markdown文件 (.md): 完整文档，适合阅读和参考
• Jupyter Notebook (.ipynb): 交互式学习，可运行代码和实验

启动Jupyter: jupyter notebook 然后打开 tutorials/ 目录下的 .ipynb 文件

快速开始

1. 安装依赖：

pip install -r requirements.txt

2. 运行NumPy版本示例：

python numpy_simulator/example_numpy.py

3. 运行PyTorch版本示例：

python pytorch_simulator/example_pytorch.py

4. 运行性能对比：

python examples/comparison_demo.py

教学目标

• 理解单环境仿真器与多环境并行仿真器的区别
• 掌握PyTorch张量操作的基本方法
• 学会如何使用张量掩码和条件操作
• 理解向量化计算的优势
• 掌握坐标转换的并行化实现