Java 17 更新（11）：支持矢量运算，利好科学计算？

本文转自 Bennyhuo 的博客

原文地址：www.bennyhuo.com/2021/10/02/…

Java 17 将继续孵化对矢量计算的支持。

我们这一篇来简单聊聊 JEP 414: Vector API (Second Incubator)，之前 Java 16 就已经开始孵化这个项目了。

刚开始看到这个 Vector API，我都懵了，Vector 不是不推荐用吗？后来看到提案的详细内容才明白过来，人家说的是矢量运算，不是我们熟知的那个线程安全的 vector 容器。

在过去，Java 确实没有提供很好的矢量运算的途径，这使得我们只能基于标量计算来构造矢量计算的算法。例如：

static void scalarComputation(float[] a, float[] b, float[] c) {
    for (int i = 0; i < a.length; i++) {
        c[i] = (a[i] * a[i] + b[i] * b[i]) * -1.0f;
    }
}

这是提案当中给出的例子，a、b、c 是三个相同长度的数组，c 实际上是运算结果。

使用新的 Vector API实现如下：

static final VectorSpecies<Float> SPECIES = FloatVector.SPECIES_PREFERRED;

static void vectorComputation(float[] a, float[] b, float[] c) {
    int i = 0;
    int upperBound = SPECIES.loopBound(a.length);
    for (; i < upperBound; i += SPECIES.length()) {
        // FloatVector va, vb, vc;
        var va = FloatVector.fromArray(SPECIES, a, i);
        var vb = FloatVector.fromArray(SPECIES, b, i);
        var vc = va.mul(va)
            .add(vb.mul(vb))
            .neg();
        vc.intoArray(c, i);
    }
    for (; i < a.length; i++) {
        c[i] = (a[i] * a[i] + b[i] * b[i]) * -1.0f;
    }
}

Vector API 的基本思想就是批量计算，例子当中的 SPECIES 其实是根据机器来选择合适的分批大小的一个变量。我们可以注意到，在计算时 i 每次增加 SPECIES.length()，这就是分批的大小了。当然，你也可以根据实际情况自己选择，例如调用下面的方法来根据矢量的 shape 来确定大小：

static FloatSpecies species(VectorShape s) {
    Objects.requireNonNull(s);
    switch (s) {
        case S_64_BIT: return (FloatSpecies) SPECIES_64;
        case S_128_BIT: return (FloatSpecies) SPECIES_128;
        case S_256_BIT: return (FloatSpecies) SPECIES_256;
        case S_512_BIT: return (FloatSpecies) SPECIES_512;
        case S_Max_BIT: return (FloatSpecies) SPECIES_MAX;
        default: throw new IllegalArgumentException("Bad shape: " + s);
    }
}

对于 FloatVector 类型，这套 API 提供了诸如 add、mul 这样的方法来方便实现矢量计算，用起来比较方便。

理论上来讲，这套 API 也是可以带来性能上的提升的，但我使用相同的数据调用上述矢量和标量的方法，在提前完成类加载的条件下，粗略得出以下耗时：

scalar: 746000ns
vector: 2210400ns

可以看到新的 Vector API 居然更慢。不过这个也不能说明什么，毕竟实际的使用场景是复杂的，而且也跟 CPU 架构密切相关，我的机器是 AMD R9 5900HX，也许在 Intel 上有更好的表现呢（噗。。）。

对了，因为 Java 自身语法的限制，现在的 Vector API 大量用到了装箱和拆箱（这可能是性能消耗的大头），因此预期在 Valhalla 合入之后，基于值类型再做优化可能会得到大幅的性能提升。这么看来应当不是我的 AMD CPU 的问题。

不管怎么样，这套东西还在很早期的孵化阶段，API 好用就行，性能的事儿后面会解决的（反正我又不会用到)。

关于作者

霍丙乾 bennyhuo，Kotlin 布道师，Google 认证 Kotlin 开发专家（Kotlin GDE）；《深入理解 Kotlin 协程》 作者（机械工业出版社，2020.6）；前腾讯高级工程师，现就职于猿辅导

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