在 3D 圖形、物理模擬和科學計算的世界中，擁有高效的線性代數庫至關重要。一個名為 lin-alg 的新 Rust 庫已經出現，為包括計算機圖形學、機器人技術和科學建模在內的各種應用提供向量、四元數和矩陣操作。然而，Rust 生態系統中已經有幾個成熟的選擇，這使得社群開始質疑這個新庫適合在哪裡使用。
擁擠的生態系統與成熟的參與者
Rust 的遊戲開發生態系統主要被兩個主要的線性代數庫所分割：nalgebra（通常與 Rapier 物理引擎一起使用）和 glam。還有 bevy_math，許多評論者指出它實際上是重新匯出了 glam 的功能，以及更老的 cgmath 庫，該庫自 2021 年 1 月以來就沒有更新過。這種分散化為開發者選擇適合其專案的正確工具帶來了挑戰，特別是當不同庫具有不同的設計理念和最佳化策略時。
「遊戲開發生態系統似乎在 nalgebra（用於 Rapier 使用者）和 glam 之間分裂。lin-alg 適合在哪裡？」
實現差異和效能考量
社群討論的一個關鍵點圍繞著這些庫如何在內部實現向量型別，這直接影響效能。根據社群分析，nalgebra 使用固定大小的陣列（Vec4 的結構為 [[f32; 4]; 1]），而 lin-alg 似乎使用單獨的欄位（具有 x、y、z、w 欄位的結構體），glam 則利用 SIMD 型別（__m128）進行某些操作。這些實現差異對效能關鍵型應用程式非常重要。
幾位評論者指向了 mathbench-rs，這是一個比較各種數學庫的基準測試專案。討論揭示，為了獲得最佳的 SIMD（單指令多資料）效能，許多開發者更喜歡與 glam 不同的方法——構建向量以同時處理多個問題，而不是將 SIMD 用於單個向量操作。
Rust 生態系統中的線性代數庫
- nalgebra：使用固定大小的陣列，與 Rapier 物理引擎配合使用廣泛
- glam：對某些操作使用 SIMD 型別，在遊戲開發中廣泛使用
- bevy_math：重新匯出 glam 功能
- cgmath：較舊的庫，自2021年1月以來未更新
- lin-alg：新庫，使用獨立欄位實現，支援 no_std
實現差異
| 庫 | 向量實現 | 備註 |
|---|---|---|
| nalgebra | 固定大小的陣列 ([[f32; 4]; 1]) |
|
| lin-alg | 獨立欄位（包含 x,y,z,w 的結構體） | |
| glam | 某些型別使用 SIMD 型別 (__m128) |
lin-alg 的主要特點
- 向量、矩陣和四元數操作
- 基於 f32 或 f64 的型別
- 支援嵌入式系統的 no_std
- 透過特性標誌提供計算機圖形功能
- 透過特性標誌支援 Bincode 二進位制編碼/解碼
No_std 支援和功能標誌
lin-alg 的一個潛在新穎方面是它對嵌入式系統的 no_std 支援。然而，一位評論者指出，該庫對功能標誌的處理方式不符合 Rust 的推薦做法。該庫使用 no_std 功能來停用標準庫功能，而 Rust 社群通常建議使用 std 功能來有條件地啟用標準庫功能。這種方法確保功能標誌保持增量性，遵循 Rust 的設計原則。
開發者動機
雖然沒有提供基準測試，但社群對作者動機的猜測得到了庫建立者的確認。該庫的建立似乎不是專注於效能優勢，而是由於對現有庫中四元數操作不一致的挫折感。作者提到，他們將其用作在多個專案之間儲存幾何函式的低摩擦方式，發現修改自己的程式碼庫比透過其他庫的拉取請求流程更容易。
對於考慮在 Rust 專案中使用哪個線性代數庫的開發者來說，選擇仍然複雜。雖然 nalgebra 和 glam 等成熟選項擁有更大的使用者群和可能更全面的測試，但 lin-alg 提供了一種可能更適合特定用例的替代方案，特別是在四元數操作一致性是優先事項或需要 no_std 支援的情況下。