Java 23向量API在AArch64 SVE指令集可变向量长度编程？VectorMask与SVEMath routines

Java 23 向量 API 与 AArch64 SVE 指令集：可变向量长度编程

各位早上好，今天我们来探讨 Java 23 向量 API 在 AArch64 SVE (Scalable Vector Extension) 指令集上的应用，重点关注可变向量长度编程以及 VectorMask<Float> 与 SVEMath 例程的使用。

1. AArch64 SVE 指令集简介

AArch64 SVE 是一组 ARMv8-A 架构的扩展指令集，旨在提升高性能计算、机器学习和数字信号处理等应用场景下的向量化性能。与传统的 SIMD 指令集（如 NEON）不同，SVE 的核心特性在于其可变向量长度。

• 可变向量长度 (Scalable Vector Length, SVL): SVE 引入了一个名为 VL 的寄存器，用于存储当前系统的向量长度。这个长度在运行时确定，可以根据硬件配置动态调整。这意味着相同的 SVE 代码可以在不同硬件平台上自动适应不同的向量宽度，无需为每种平台编写专门的代码。这大大提高了代码的可移植性和可维护性。
• 谓词 (Predicates): SVE 使用谓词来控制向量操作中哪些元素被激活。谓词本质上是一个布尔向量，其长度与向量长度相同。只有对应谓词元素为真的向量元素才会被执行操作。这使得编写复杂的条件向量化代码成为可能。
• Gather-Scatter 操作: SVE 提供了高效的 Gather-Scatter 操作，允许从内存中不连续的位置加载数据到向量，以及将向量数据存储到内存中不连续的位置。这对于处理稀疏数据和非结构化数据非常有用。
• 循环尾处理: SVE 提供特殊的指令来处理循环的尾部，避免了传统 SIMD 指令集中常见的循环展开和条件判断。

2. Java 23 向量 API 概述

Java 23 引入了向量 API，旨在为 Java 开发者提供一种标准化的方式来利用 SIMD 指令集，从而提升应用程序的性能。该 API 提供了一组抽象的向量类型和操作，允许开发者编写与底层硬件无关的向量化代码。

• 向量类型: 向量 API 定义了一系列 Vector<E> 接口，其中 E 表示向量元素的类型。例如，FloatVector、IntVector 和 LongVector 分别表示元素类型为 float、int 和 long 的向量。API 还提供了专门为布尔类型设计的 VectorMask<E>类型，用来表示向量的遮罩。
• 向量操作: 向量 API 提供了丰富的向量操作，包括算术运算（加法、减法、乘法、除法）、比较运算（大于、小于、等于）、逻辑运算（与、或、非）以及数据重排操作（shuffle、blend）。
• 向量创建: 向量可以通过多种方式创建，例如从数组、标量值或通过向量操作创建。
• 跨平台性: 向量 API 的目标是提供跨平台的向量化编程能力。这意味着相同的向量代码应该能够在不同的硬件平台上运行，并利用底层硬件的 SIMD 指令集。
• 自动向量化: Java 编译器可以自动将某些标量循环转换为向量代码，从而提高应用程序的性能。

3. AArch64 SVE 上的 Java 向量 API

Java 23 向量 API 旨在充分利用 AArch64 SVE 指令集的可变向量长度特性。这意味着向量 API 的实现需要能够自动适应当前系统的向量长度，并生成高效的 SVE 代码。

• 运行时向量长度检测: 向量 API 的实现需要在运行时检测系统的向量长度，并根据该长度创建相应的向量实例。
• SVE 指令映射: 向量 API 的操作需要映射到相应的 SVE 指令。例如，向量加法操作需要映射到 SVE 的 fadd 指令，向量乘法操作需要映射到 SVE 的 fmul 指令。
• 谓词支持: 向量 API 需要支持 SVE 的谓词机制，以便实现条件向量化。VectorMask<E>类型就扮演着重要的角色。
• Gather-Scatter 支持: 向量 API 需要支持 SVE 的 Gather-Scatter 操作，以便处理非连续内存访问。

4. VectorMask<Float> 的使用

VectorMask<Float> 用于表示一个由布尔值组成的向量，其长度与 FloatVector 的长度相同。它可以用来控制 FloatVector 中哪些元素被激活，从而实现条件向量化。

4.1 创建 VectorMask<Float>

可以使用多种方式创建 VectorMask<Float>，例如：

• 从布尔数组创建:

float[] data = {1.0f, 2.0f, 3.0f, 4.0f, 5.0f, 6.0f, 7.0f, 8.0f};
boolean[] maskData = {true, false, true, false, true, false, true, false};
FloatVector vector = FloatVector.fromArray(FloatVector.SPECIES_256, data, 0);
VectorMask<Float> mask = VectorMask.fromArray(FloatVector.SPECIES_256, maskData, 0);

• 从比较操作创建:

FloatVector a = FloatVector.fromArray(FloatVector.SPECIES_256, new float[]{1,2,3,4,5,6,7,8}, 0);
FloatVector b = FloatVector.fromArray(FloatVector.SPECIES_256, new float[]{2,2,2,2,6,6,6,6}, 0);
VectorMask<Float> mask = a.compare(VectorOperators.LT, b); // a < b

• 使用 VectorMask.fromLong(long mask) 创建:
  这种方法允许使用一个 long 值来表示掩码。 对于 SPECIES_64 向量，long 值的每个 bit 对应向量的一个元素。 例如，VectorMask.fromLong(0b10101010) 将创建一个掩码，其中第 0, 2, 4, 6 个元素为 true，其余为 false。

4.2 使用 VectorMask<Float>

VectorMask<Float> 可以用于以下几种方式：

• 选择性地执行向量操作:

FloatVector a = FloatVector.fromArray(FloatVector.SPECIES_256, new float[]{1,2,3,4,5,6,7,8}, 0);
FloatVector b = FloatVector.fromArray(FloatVector.SPECIES_256, new float[]{2,2,2,2,6,6,6,6}, 0);
VectorMask<Float> mask = a.compare(VectorOperators.LT, b); // a < b
FloatVector result = a.add(b, mask); // 只有 mask 为 true 的元素才执行加法

在这个例子中，只有当 a 的元素小于 b 的对应元素时，才会执行加法操作。

• 选择性地加载和存储向量元素:

float[] data = {1.0f, 2.0f, 3.0f, 4.0f, 5.0f, 6.0f, 7.0f, 8.0f};
float[] result = new float[8];
boolean[] maskData = {true, false, true, false, true, false, true, false};

FloatVector vector = FloatVector.fromArray(FloatVector.SPECIES_256, data, 0);
VectorMask<Float> mask = VectorMask.fromArray(FloatVector.SPECIES_256, maskData, 0);

vector.intoArray(result, 0, mask); // 只有 mask 为 true 的元素才会被存储

在这个例子中，只有当 mask 的元素为 true 时，vector 的对应元素才会被存储到 result 数组中。

• 作为 blend 操作的参数:
  blend 操作根据掩码选择两个向量的元素。

FloatVector a = FloatVector.fromArray(FloatVector.SPECIES_256, new float[]{1,2,3,4,5,6,7,8}, 0);
FloatVector b = FloatVector.fromArray(FloatVector.SPECIES_256, new float[]{9,10,11,12,13,14,15,16}, 0);
VectorMask<Float> mask = a.compare(VectorOperators.LT, b);
FloatVector blended = a.blend(b, mask); // 根据 mask 选择 a 或 b 的元素

在这个例子中，如果 mask 的元素为 true，则 blended 的对应元素为 a 的元素；否则，为 b 的元素。

4.3 示例：使用 VectorMask<Float> 实现条件求和

假设我们需要计算一个浮点数数组中所有正数的和。可以使用 VectorMask<Float> 和向量 API 来实现：

import jdk.incubator.vector.*;

public class ConditionalSum {

    public static float sumOfPositives(float[] data) {
        int vectorSize = FloatVector.SPECIES_256.length();
        float sum = 0.0f;

        for (int i = 0; i < data.length; i += vectorSize) {
            int remaining = data.length - i;
            FloatVector vector = FloatVector.fromArray(FloatVector.SPECIES_256, data, i);

            // Create a mask for positive numbers
            VectorMask<Float> mask = vector.compare(VectorOperators.GT, 0.0f);

            // Sum the positive numbers using the mask
            FloatVector positiveVector = vector.and(mask); // 将负数和零设置为零
            sum += positiveVector.reduceLanes(VectorOperators.ADD);

            //Handle the tail elements if remaining < vectorSize
            if (remaining < vectorSize) {
               for (int j = i; j < data.length; j++){
                   if(data[j] > 0.0f)
                       sum += data[j];
               }
               break;
            }
        }

        return sum;
    }

    public static void main(String[] args) {
        float[] data = {-1.0f, 2.0f, -3.0f, 4.0f, -5.0f, 6.0f, -7.0f, 8.0f, 9.0f, -10.0f};
        float sum = sumOfPositives(data);
        System.out.println("Sum of positives: " + sum); // Output: Sum of positives: 29.0
    }
}

在这个例子中，我们首先创建一个 FloatVector，然后使用 compare 方法创建一个 VectorMask<Float>，用于指示哪些元素是正数。然后，我们使用 and 操作将向量中所有非正数设置为零，最后使用 reduceLanes 方法计算向量中所有元素的和。

5. SVEMath 例程

SVEMath 是一个假设存在于 Java 向量 API 中的类，它提供了一组针对 AArch64 SVE 指令集优化的数学函数。这些函数可以利用 SVE 的可变向量长度和谓词机制，从而提高数学运算的性能。由于当前 Java 向量 API 并没有直接提供 SVEMath 类，以下内容基于推测和对 SVE 指令集的理解来探讨其可能的功能和用法。

5.1 可能提供的函数

• sin(FloatVector v): 计算向量 v 中每个元素的正弦值。
• cos(FloatVector v): 计算向量 v 中每个元素的余弦值。
• exp(FloatVector v): 计算向量 v 中每个元素的指数值。
• log(FloatVector v): 计算向量 v 中每个元素的自然对数值。
• sqrt(FloatVector v): 计算向量 v 中每个元素的平方根值。
• pow(FloatVector v, float exponent): 计算向量 v 中每个元素的 exponent 次方。
• erf(FloatVector v): 计算向量 v 中每个元素的误差函数值。

5.2 利用 SVE 特性的优化

SVEMath 例程可以利用 SVE 的以下特性进行优化：

• 可变向量长度: 例程可以自动适应当前系统的向量长度，从而最大限度地利用硬件资源。
• 谓词: 例程可以使用谓词来处理特殊情况，例如 NaN 和 Inf 值。
• 近似计算: 对于某些数学函数，可以使用近似算法来提高性能。例如，可以使用泰勒展开或 Chebyshev 多项式来近似计算正弦和余弦函数。
• 指令融合: SVE 允许将多个指令融合为一个指令，从而减少指令执行的开销。SVEMath 例程可以利用指令融合来提高性能。

5.3 示例：使用 SVEMath 计算向量的正弦值

假设 SVEMath 提供了 sin(FloatVector v) 函数，可以使用以下代码计算向量的正弦值：

import jdk.incubator.vector.*;

public class SineExample {
    public static void main(String[] args) {
        float[] data = {0.0f, 0.5f, 1.0f, 1.5f, 2.0f, 2.5f, 3.0f, 3.5f};
        FloatVector vector = FloatVector.fromArray(FloatVector.SPECIES_256, data, 0);

        // Calculate the sine of each element in the vector
        FloatVector sineVector = SVEMath.sin(vector); // 假设 SVEMath 存在

        // Print the results
        float[] result = new float[data.length];
        sineVector.intoArray(result, 0);
        for (int i = 0; i < result.length; i++) {
            System.out.println("sin(" + data[i] + ") = " + result[i]);
        }
    }
}

5.4 示例：使用 SVEMath 和 VectorMask<Float> 计算条件正弦值

假设我们需要计算一个浮点数数组中所有正数的正弦值。可以使用 SVEMath、VectorMask<Float> 和向量 API 来实现：

import jdk.incubator.vector.*;

public class ConditionalSine {
    public static void main(String[] args) {
        float[] data = {-1.0f, 0.5f, -1.0f, 1.5f, -2.0f, 2.5f, -3.0f, 3.5f};
        FloatVector vector = FloatVector.fromArray(FloatVector.SPECIES_256, data, 0);

        // Create a mask for positive numbers
        VectorMask<Float> mask = vector.compare(VectorOperators.GT, 0.0f);

        // Calculate the sine of positive numbers using the mask
        FloatVector sineVector = SVEMath.sin(vector, mask); // 假设 SVEMath 存在, 并且 sin 方法接受 mask 参数

        // Print the results
        float[] result = new float[data.length];
        sineVector.intoArray(result, 0);
        for (int i = 0; i < result.length; i++) {
            System.out.println("sin(" + data[i] + ") = " + result[i]);
        }
    }
}

在这个例子中，我们首先创建一个 FloatVector，然后使用 compare 方法创建一个 VectorMask<Float>，用于指示哪些元素是正数。然后，我们使用 SVEMath.sin(vector, mask) 计算向量中所有正数的正弦值。需要注意的是，我们假设 SVEMath.sin 函数接受一个 VectorMask<Float> 参数，用于指定哪些元素需要计算正弦值。如果 SVEMath.sin 函数不接受 VectorMask<Float> 参数，可以使用 blend 操作来实现条件计算。

import jdk.incubator.vector.*;

public class ConditionalSine {
    public static void main(String[] args) {
        float[] data = {-1.0f, 0.5f, -1.0f, 1.5f, -2.0f, 2.5f, -3.0f, 3.5f};
        FloatVector vector = FloatVector.fromArray(FloatVector.SPECIES_256, data, 0);

        // Create a mask for positive numbers
        VectorMask<Float> mask = vector.compare(VectorOperators.GT, 0.0f);

        // Calculate the sine of all elements
        FloatVector sineVector = SVEMath.sin(vector); // 假设 SVEMath 存在

        // Blend the sine values with zero for negative numbers
        FloatVector zeroVector = FloatVector.zero(FloatVector.SPECIES_256);
        FloatVector conditionalSineVector = sineVector.blend(zeroVector, mask.not()); // 将非正数的正弦值设置为 0

        // Print the results
        float[] result = new float[data.length];
        conditionalSineVector.intoArray(result, 0);
        for (int i = 0; i < result.length; i++) {
            System.out.println("sin(" + data[i] + ") = " + result[i]);
        }
    }
}

在这个例子中，我们首先计算向量中所有元素的正弦值，然后使用 blend 操作将非正数的正弦值设置为零。

6. 可变向量长度编程的优势

• 代码可移植性: 相同的向量代码可以在不同的硬件平台上运行，无需为每种平台编写专门的代码。
• 代码可维护性: 由于代码只需要编写一次，因此可以减少代码的维护成本。
• 性能优化: 向量 API 可以自动利用底层硬件的 SIMD 指令集，从而提高应用程序的性能. 能够适应不同向量长度的硬件架构，充分利用硬件资源。
• 简化编程模型: 向量 API 提供了一组抽象的向量类型和操作，使得开发者可以更容易地编写向量化代码。

7. 总结

Java 23 向量 API 在 AArch64 SVE 指令集上提供了强大的可变向量长度编程能力。VectorMask<Float> 可以用来实现条件向量化，而 SVEMath 例程可以提供针对 SVE 指令集优化的数学函数。通过利用这些特性，开发者可以编写高效且可移植的向量化代码，从而提高应用程序的性能。

8. 未来展望

随着 AArch64 SVE 指令集的普及，Java 向量 API 将在高性能计算、机器学习和数字信号处理等领域发挥越来越重要的作用。未来，我们可以期待向量 API 提供更多的功能和优化，例如：

• 更丰富的向量类型和操作。
• 更强大的自动向量化能力。
• 对更多硬件平台的支持。
• 更完善的 SVEMath 例程。