甲骨文和英特尔开发支持SIMD的Java API以提升性能

jopen 2年前
   <p style="text-align: center;"><a href="/misc/goto?guid=4958988721575566362" title="Oracle"><img alt="甲骨文和英特尔开发支持SIMD的Java API以提升性能" src="https://simg.open-open.com/show/84507bdddb7f1227a2bf7aca95a4845e.gif" /></a></p>    <p>Java Vector API 旨在提供一个机制用于在 Java 中编写复杂的向量(vetor)算法。</p>    <p>甲骨文和英特尔正在开发一种 Java API 来为平台添加对向量(vector)或<a href="/misc/goto?guid=4959013859367819507">单指令多数据流(SIMD)</a>的“一级(first-class)”支持,这将会带来巨大的性能提升。</p>    <p>作为专注于互连 JVM 和原生代码的 <a href="/misc/goto?guid=4959013859467506828">Panama 项目</a>的一部分,这个 API 旨在提供 incubator 模块 jdk.incubator.vector 的初始迭代,以用于表达向量计算 —— 在运行时阶段编译为所支持的 CPU 架构上的最佳硬件指令。计划支持 <a href="/misc/goto?guid=4959013859567663506">Graal 编译器</a>,项目的目标包括:</p>    <ul>     <li> <p>提供清晰简洁的 API,能够表达各种矢量计算</p> </li>     <li> <p>在 x64 架构上提供可靠的运行时编译和性能</p> </li>     <li> <p>兼容不同的架构</p> </li>     <li> <p>优雅降级:如果矢量计算无法在运行时阶段作为序列完全表达,或者因为 x64 架构不支持某些指令,或其他 CPU 架构不被支持,那么 Vector API 的实现会优雅地降级,但仍然会起作用。开发者也会收到有关此问题的警告</p> </li>    </ul>    <p>如果甲骨文和英特尔能兑现这个承诺,Java Vector API 将会提供一种这样的机制 —— 利用 HotSpot 虚拟机中的现有支持进行矢量化,从而在 Java 中编写复杂的矢量算法。使用向量运算,一定程度的并行可以在单个 CPU 周期内完成更多工作。因此,可以获得显著的性能提升。API 中的用户模型(user model)将利用底层的矢量硬件,从而使得矢量化更具可预测性。</p>    <p>在这一方面,甲骨文和英特尔表示,该提案并未引用一个特定的 Java 版本作为 API 依赖的版本,但该项目的范围仅适用于 Java SE。另外,该项目存在一个这样的风险 —— 在 x64 架构上,API 可能会偏向于 SIMD,不过其他架构也将会被考虑在内,特别是 ARM Scalar Vector 扩展架构。</p>    <p>来自:<a href="/misc/goto?guid=4959013859653078702">InfoWorld</a></p>    <p> </p>