在高性能计算领域，利用 SIMD（单指令、多数据）指令可以显著提高某些类型计算的性能。SIMD 使处理器能够同时对多个数据点执行相同的操作，使其成为数值计算、图像处理和多媒体操作等任务的理想选择。在 Java 17 中，开发人员现在可以访问 Vector API，该功能使他们能够直接在 Java 应用程序中利用 SIMD 的强大功能。
在本文中，我们将探讨 Vector API 是什么、它是如何工作的，并提供示例来演示它的用法。
了解 SIMD 及其重要性
在深入研究 Vector API 之前，了解 SIMD 的概念以及为什么它对性能优化很重要至关重要。传统 CPU 串行执行指令，这意味着每条指令一次对单个数据元素进行操作。但是，许多现代 CPU 都包含 SIMD 指令集，例如 SSE（SIMD 流式扩展）和 AVX（高级矢量扩展），它们支持在单个指令中并行处理多个数据元素。
这种并行性对于涉及对大型数组或数据集进行重复操作的任务特别有用。通过利用 SIMD 指令，开发人员可以通过利用底层硬件固有的并行性来显著提高性能。
Vector API 简介
Vector API 在 Java 16 中作为孵化器模块 （） 引入，并在 Java 17 中成为标准功能，它提供了一组直接在 Java 代码中执行 SIMD 操作的类和方法。该 API 抽象了 SIMD 指令的低级细节，并允许开发人员编写可移植且高效的矢量化代码，而无需求助于特定于平台的汇编语言或外部库。jdk.incubator.vector
Vector API 的核心组件包括 Vector 类型、操作和工厂。向量类型表示不同大小和数据类型的 SIMD 向量，例如整数、浮点数和布尔值。运算包括可对向量元素执行的算术运算、逻辑运算和比较运算。工厂用于创建矢量实例并执行矢量和标量类型之间的转换。
Vector API 入门
要使用 Java 17 中的 Vector API，您的环境必须配备 JDK 版本 17。API 驻留在包中，为矢量操作提供类和方法。使用 Vector API 添加两个整数数组的简单示例演示了它相对于传统基于循环的方法的易用性和效率。java.util.vector
示例 1：按元素添加两个数组
为了演示 Vector API 的用法，让我们考虑一个使用 SIMD 指令按元素添加两个数组的简单示例。我们首先创建两个浮点数数组，然后使用 Vector API 将它们并行相加。
1 import java.util.Arrays; 2 import jdk.incubator.vector.*; 3 public class VectorExample { 4 public static void main(String[] args) { 5 int length = 8; // Number of elements in the arrays 6 float[] array1 = new float[length]; 7 float[] array2 = new float[length]; 8 float[] result = new float[length]; 9 10 // Initialize arrays with random values 11 Arrays.setAll(array1, i -> (float) Math.random()); 12 Arrays.setAll(array2, i -> (float) Math.random()); 13 14 // Perform addition using Vector API 15 try (var vscope = VectorScope.create()) { 16 VectorSpecies<Float> species = FloatVector.SPECIES_256; 17 int i = 0; 18 for (; i < length - species.length(); i += species.length()) { 19 FloatVector a = FloatVector.fromArray(species, array1, i); 20 FloatVector b = FloatVector.fromArray(species, array2, i); 21 FloatVector sum = a.add(b); 22 sum.intoArray(result, i); 23 } 24 for (; i < length; i++) { 25 result[i] = array1[i] + array2[i]; 26 } 27 } 28 // Print the result 29 System.out.println("Result: " + Arrays.toString(result)); 30 } 31 }
在此示例中，我们创建两个包含随机浮点数的数组 - 和 -。然后，我们使用该类对两个数组中的相应元素执行 SIMD 加法。该类用于管理矢量化范围并确保正确清理资源。array1array2FloatVectorVectorScope
示例 2：点积计算
另一个受益于 SIMD 并行性的常见操作是两个向量的点积计算。我们来演示如何使用 Vector API 计算两个浮点数组的点积。
1 import java.util.Arrays; 2 import jdk.incubator.vector.*; 3 4 public class DotProductExample { 5 public static void main(String[] args) { 6 int length = 8; // Number of elements in the arrays 7 float[] array1 = new float[length]; 8 float[] array2 = new float[length]; 9 10 // Initialize arrays with random values 11 Arrays.setAll(array1, i -> (float) Math.random()); 12 Arrays.setAll(array2, i -> (float) Math.random()); 13 14 // Perform dot product using Vector API 15 try (var vscope = VectorScope.create()) { 16 VectorSpecies<Float> species = FloatVector.SPECIES_256; 17 int i = 0; 18 FloatVector sum = species.create(); 19 for (; i < length - species.length(); i += species.length()) { 20 FloatVector a = FloatVector.fromArray(species, array1, i); 21 FloatVector b = FloatVector.fromArray(species, array2, i); 22 sum = sum.add(a.mul(b)); 23 } 24 float dotProduct = sum.reduceLanes(VectorOperators.ADD); 25 for (; i < length; i++) { 26 dotProduct += array1[i] * array2[i]; 27 } 28 System.out.println("Dot Product: " + dotProduct); 29 } 30 } 31 }
在此示例中，我们使用 SIMD 并行度计算两个数组的点积。我们使用该类对相应元素执行 SIMD 乘法，然后使用向量归约对结果进行累加。array1array2FloatVector
示例 3：其他操作
加倍，在原始运算<= 4 的地方为零：除了基本算术之外，Vector API 还支持广泛的运算，包括逻辑运算、按位运算和转换运算。例如，以下示例演示了向量乘法和条件掩码，展示了 API 在复杂数据处理任务中的多功能性。
1 import jdk.incubator.vector.IntVector; 2 import jdk.incubator.vector.VectorMask; 3 import jdk.incubator.vector.VectorSpecies; 4 5 public class AdvancedVectorExample { 6 public static void example(int[] vals) { 7 VectorSpecies<Integer> species = IntVector.SPECIES_256; 8 // Initialize vector from integer array 9 IntVector vector = IntVector.fromArray(species, vals, 0); 10 // Perform multiplication 11 IntVector doubled = vector.mul(2); 12 // Apply conditional mask 13 VectorMask<Integer> mask = vector.compare(VectorMask.Operator.GT, 4); 14 // Output the result 15 System.out.println(Arrays.toString(doubled.blend(0, mask).toArray())); 16 } 17 }
在这里，我们首先定义 type 为 的 a，这表明我们正在使用 256 位整数向量。这种物种选择意味着，根据硬件，向量可以保存这 256 位内的多个整数，从而允许对它们进行并行操作。然后我们用这个物种从一个整数数组 初始化我们的。此步骤将我们的标量整数数组转换为可以并行处理的矢量化形式。VectorSpeciesIntVector.SPECIES_256IntVectorvals
然后，将 vector 中的每个元素乘以 2。该方法对 中包含的所有元素并行执行此操作，从而有效地将每个值加倍。与传统的基于循环的方法相比，这是一个显着的优势，在传统的基于循环的方法中，每个乘法都将按顺序处理。mulIntVector
接下来，我们使用带有 （greater than） 运算符的方法将原始元素中的每个元素与值 4 进行比较，从而创建一个。此操作会生成一个掩码，其中向量中值大于 4 的每个位置都设置为 ，所有其他位置都设置为 。VectorMaskvectorcompareGTtruefalse
然后，我们使用该方法将蒙版应用于向量。此方法采用两个参数：要混合的值（在本例中为 0）和掩码。对于向量中蒙版所在的每个位置，将保留原始值 from。其中 mask is 为 ，该值将替换为 0。这实际上将向量中源自 4 或更小的值的任何元素归零。blenddoubledtruedoubledfalsedoubledvals
见解和注意事项
将 Vector API 集成到应用程序中时，请考虑以下事项：
数据对齐：为了获得最佳性能，请确保数据结构与矢量大小保持一致。由于额外的加工步骤，错位会导致性能下降。
循环矢量化：手动矢量化循环可以显著提高性能，尤其是在嵌套循环或复杂算法中。但是，它需要仔细考虑循环边界和向量大小。
硬件兼容性：虽然 Vector API 设计为与硬件无关，但性能提升可能会因底层硬件的 SIMD 功能而异。在目标硬件上进行测试和基准测试对于了解潜在的性能改进至关重要。
通过整合这些高级示例和注意事项，开发人员可以更好地利用 Java 中的 Vector API 来编写更高效、更高性能和可扩展的应用程序。无论是用于科学计算、机器学习还是任何计算密集型任务，Vector API 都提供了强大的工具集，用于利用现代硬件的全部功能。
Java 中的 Vector API 为开发人员提供了一个强大的工具，用于在其 Java 应用程序中利用 SIMD 指令的性能优势。通过抽象化 SIMD 编程的复杂性，Vector API 使开发人员能够编写高效且可移植的代码，从而利用现代 CPU 架构提供的并行性。
虽然本文中提供的示例演示了 Vector API 的基本用法，但开发人员可以探索更高级的功能和优化，以进一步提高其应用程序的性能。无论是数值计算、图像处理还是多媒体操作，Vector API 都使 Java 开发人员能够在不牺牲可移植性或易开发性的情况下释放 SIMD 并行性的全部潜力。尝试不同的数据类型、向量长度和操作可以帮助开发人员在其 Java 应用程序中最大限度地发挥 SIMD 的性能优势。
