Java Vector API：如何通过mask操作实现条件式的向量计算与数据过滤 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

Java Vector API：使用Mask实现条件式向量计算与数据过滤

大家好，今天我们来深入探讨 Java Vector API 中一个非常强大的特性：使用 Mask 进行条件式向量计算与数据过滤。Vector API 提供了一种利用现代 CPU 的 SIMD (Single Instruction, Multiple Data) 指令集进行并行计算的方式。Mask 在这里扮演着关键角色，允许我们选择性地对向量中的元素进行操作，从而实现复杂的数据处理逻辑。

1. 向量 API 基础回顾

在深入 Mask 之前，我们先快速回顾一下 Vector API 的基础概念。

Vector Species: 定义了向量的大小和数据类型。例如 VectorSpecies.of(Float.TYPE, VectorSpecies.PREFERRED_LENGTH) 定义了一个 float 类型的向量，其长度由硬件决定，通常是 CPU 支持的最大向量长度。
Vector: 表示一个具体的数据向量，例如 FloatVector v = FloatVector.fromArray(species, array, 0) 从数组创建一个 float 类型的向量。
Lane: 向量中的单个元素。
操作: Vector API 提供了丰富的向量操作，例如加法、减法、乘法、除法、比较等。这些操作可以并行地应用于向量中的所有 Lane。

2. Mask 的概念与作用

Mask 是一个布尔向量，其长度与目标向量相同。Mask 中的每个 Lane 表示目标向量中对应 Lane 的操作是否应该执行。true 表示执行，false 表示不执行。

Mask 主要用于以下场景：

条件赋值: 根据条件，选择性地将值赋给向量中的某些 Lane。
条件计算: 根据条件，选择性地对向量中的某些 Lane 进行计算。
数据过滤: 根据条件，选择性地从向量中提取满足条件的 Lane。

3. 创建和使用 Mask

Vector API 提供了多种创建 Mask 的方式：

比较操作: 向量的比较操作会返回一个 Mask。例如 FloatVector v1 = ...; FloatVector v2 = ...; Mask m = v1.greaterThan(v2); 创建一个 Mask，其中 m.get(i) 为 true 当且仅当 v1.get(i) > v2.get(i)。
VectorMask.fromArray: 从布尔数组创建 Mask。
VectorMask.fromLong: 从一个 long 值创建 mask

下面是一些代码示例：

import jdk.incubator.vector.*;

public class MaskExample {

    public static void main(String[] args) {
        VectorSpecies<Float> species = FloatVector.SPECIES_256; // 使用长度为 256 位的 float 向量
        float[] data1 = {1.0f, 2.0f, 3.0f, 4.0f, 5.0f, 6.0f, 7.0f, 8.0f};
        float[] data2 = {2.0f, 1.0f, 4.0f, 3.0f, 6.0f, 5.0f, 8.0f, 7.0f};

        FloatVector v1 = FloatVector.fromArray(species, data1, 0);
        FloatVector v2 = FloatVector.fromArray(species, data2, 0);

        // 创建一个 Mask，用于判断 v1 中的元素是否大于 v2 中的对应元素
        Mask<Float> mask = v1.compare(VectorOperators.GT, v2);

        System.out.println("Vector 1: " + v1);
        System.out.println("Vector 2: " + v2);
        System.out.println("Mask: " + mask);

        // 使用 Mask 进行条件赋值：如果 v1 > v2，则将 v1 中的元素设置为 0.0f
        FloatVector result = v1.blend(0.0f, mask);

        System.out.println("Result (conditional assignment): " + result);

        // 从布尔数组创建 Mask
        boolean[] boolArray = {true, false, true, false, true, false, true, false};
        Mask<Float> maskFromArray = VectorMask.fromArray(species, boolArray, 0);
        System.out.println("Mask from array: " + maskFromArray);

        // 使用 Mask 进行条件计算：仅对 mask 为 true 的 Lane 进行加法操作
        FloatVector v3 = FloatVector.fromArray(species, data1, 0);
        FloatVector v4 = FloatVector.fromArray(species, data2, 0);
        FloatVector sum = v3.add(v4, maskFromArray); // 只有 mask 为 true 的位置才进行加法，否则保留 v3 原来的值
        System.out.println("Conditional sum: " + sum);
    }
}

输出结果:

Vector 1: [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0]
Vector 2: [2.0, 1.0, 4.0, 3.0, 6.0, 5.0, 8.0, 7.0]
Mask: [false, true, false, true, false, true, false, true]
Result (conditional assignment): [1.0, 0.0, 3.0, 0.0, 5.0, 0.0, 7.0, 0.0]
Mask from array: [true, false, true, false, true, false, true, false]
Conditional sum: [3.0, 2.0, 7.0, 4.0, 11.0, 6.0, 15.0, 8.0]

4. Mask 的应用场景

下面我们通过几个具体的例子来展示 Mask 在实际应用中的威力。

4.1. 条件赋值

假设我们需要将数组中所有大于某个阈值的值设置为 0。使用 Vector API 和 Mask 可以高效地实现：

import jdk.incubator.vector.*;

public class ConditionalAssignment {

    public static void main(String[] args) {
        VectorSpecies<Float> species = FloatVector.SPECIES_PREFERRED;
        float[] data = {1.0f, 2.5f, 3.7f, 1.2f, 4.8f, 2.1f, 5.3f, 3.9f, 0.8f, 4.2f};
        float threshold = 3.0f;
        float[] result = new float[data.length];
        System.arraycopy(data, 0, result, 0, data.length);

        int i = 0;
        int vectorSize = species.length();

        // 使用循环处理数据
        for (; i <= data.length - vectorSize; i += vectorSize) {
            FloatVector v = FloatVector.fromArray(species, result, i);
            Mask<Float> mask = v.compare(VectorOperators.GT, threshold); // 创建 Mask，判断元素是否大于阈值
            FloatVector maskedVector = v.blend(0.0f, mask); // 如果大于阈值，则设置为 0.0f
            maskedVector.intoArray(result, i); // 将结果写回数组
        }

        // 处理剩余的元素（如果数组长度不是向量长度的整数倍）
        for (; i < data.length; i++) {
            if (result[i] > threshold) {
                result[i] = 0.0f;
            }
        }

        System.out.println("Original data: " + java.util.Arrays.toString(data));
        System.out.println("Result data: " + java.util.Arrays.toString(result));
    }
}

输出结果:

Original data: [1.0, 2.5, 3.7, 1.2, 4.8, 2.1, 5.3, 3.9, 0.8, 4.2]
Result data: [1.0, 2.5, 0.0, 1.2, 0.0, 2.1, 0.0, 0.0, 0.8, 0.0]

4.2. 条件计算

假设我们需要计算数组中所有大于某个阈值的元素的平方和。使用 Vector API 和 Mask 可以高效地实现：

import jdk.incubator.vector.*;

public class ConditionalSumOfSquares {

    public static void main(String[] args) {
        VectorSpecies<Float> species = FloatVector.SPECIES_PREFERRED;
        float[] data = {1.0f, 2.5f, 3.7f, 1.2f, 4.8f, 2.1f, 5.3f, 3.9f, 0.8f, 4.2f};
        float threshold = 3.0f;
        float sumOfSquares = 0.0f;

        int i = 0;
        int vectorSize = species.length();

        // 使用循环处理数据
        for (; i <= data.length - vectorSize; i += vectorSize) {
            FloatVector v = FloatVector.fromArray(species, data, i);
            Mask<Float> mask = v.compare(VectorOperators.GT, threshold); // 创建 Mask，判断元素是否大于阈值
            FloatVector maskedVector = v.mul(v, mask); // 对大于阈值的元素求平方
            sumOfSquares += maskedVector.reduceLanes(VectorOperators.ADD); // 将平方值累加
        }

        // 处理剩余的元素（如果数组长度不是向量长度的整数倍）
        for (; i < data.length; i++) {
            if (data[i] > threshold) {
                sumOfSquares += data[i] * data[i];
            }
        }

        System.out.println("Original data: " + java.util.Arrays.toString(data));
        System.out.println("Sum of squares (conditional): " + sumOfSquares);
    }
}

输出结果:

Original data: [1.0, 2.5, 3.7, 1.2, 4.8, 2.1, 5.3, 3.9, 0.8, 4.2]
Sum of squares (conditional): 70.42999

4.3. 数据过滤

假设我们需要从数组中提取所有大于某个阈值的元素。使用 Vector API 和 Mask 可以高效地实现：

import jdk.incubator.vector.*;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class DataFiltering {

    public static void main(String[] args) {
        VectorSpecies<Float> species = FloatVector.SPECIES_PREFERRED;
        float[] data = {1.0f, 2.5f, 3.7f, 1.2f, 4.8f, 2.1f, 5.3f, 3.9f, 0.8f, 4.2f};
        float threshold = 3.0f;
        List<Float> filteredData = new ArrayList<>();

        int i = 0;
        int vectorSize = species.length();

        // 使用循环处理数据
        for (; i <= data.length - vectorSize; i += vectorSize) {
            FloatVector v = FloatVector.fromArray(species, data, i);
            Mask<Float> mask = v.compare(VectorOperators.GT, threshold); // 创建 Mask，判断元素是否大于阈值
            for (int j = 0; j < vectorSize; j++) {
                if (mask.get(j)) {
                    filteredData.add(v.get(j)); // 将满足条件的元素添加到列表中
                }
            }
        }

        // 处理剩余的元素（如果数组长度不是向量长度的整数倍）
        for (; i < data.length; i++) {
            if (data[i] > threshold) {
                filteredData.add(data[i]);
            }
        }

        System.out.println("Original data: " + java.util.Arrays.toString(data));
        System.out.println("Filtered data: " + filteredData);
    }
}

输出结果:

Original data: [1.0, 2.5, 3.7, 1.2, 4.8, 2.1, 5.3, 3.9, 0.8, 4.2]
Filtered data: [3.7, 4.8, 5.3, 3.9, 4.2]

5. Mask 的性能考量

虽然 Mask 提供了强大的功能，但使用不当也可能影响性能。以下是一些建议：

避免频繁创建 Mask: Mask 的创建需要一定的开销，尽量复用 Mask。
选择合适的 Vector Species: 根据数据类型和硬件情况选择合适的 Vector Species，以获得最佳性能。
注意循环展开和向量化: 在循环中合理使用 Vector API，充分利用 SIMD 指令集。

6. 总结

Mask 是 Java Vector API 中一个至关重要的概念，它允许我们根据条件选择性地对向量中的元素进行操作，从而实现条件赋值、条件计算和数据过滤等复杂的数据处理逻辑。通过合理地使用 Mask，我们可以充分利用 SIMD 指令集的并行计算能力，显著提高程序的性能。理解和掌握 Mask 的使用是掌握 Java Vector API 的关键一步。

7. 如何更好地利用Mask进行向量计算

理解blend操作: blend操作是使用Mask进行条件赋值的关键。它根据Mask的值，从两个向量中选择元素，创建一个新的向量。
使用select方法: 从JDK21开始，可以使用select方法替换blend。select与blend功能类似，但语法更简洁。
结合reduceLanes进行聚合: 在条件计算中，可以使用reduceLanes方法将满足条件的元素聚合起来，例如求和、求最大值等。
处理边界情况: 当数组长度不是向量长度的整数倍时，需要处理剩余的元素，可以使用标量操作或创建一个特殊的 Mask。
性能测试和调优: 使用 JMH 等工具进行性能测试，根据测试结果调整代码，以获得最佳性能。

希望今天的讲解能够帮助大家更好地理解和使用 Java Vector API 中的 Mask 特性。谢谢大家！

Java Vector API：使用Mask实现条件式向量计算与数据过滤

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