模块 jdk.incubator.vector

包 jdk.incubator.vector

包jdk.incubator.vector

孵化功能。 将在未来的版本中删除。

这个包提供了表示向量计算的类，如果有合适的硬件和运行时能力，可以使用向量硬件指令加速。

vector 是一个固定数量的 lanes 的序列，所有一些固定的 element type 例如 byte ， long ，或 float 。每个泳道包含一个独立的元素类型值。对向量的操作通常是 lane-wise ，将一些标量运算符（例如 添加 ）分布在参与向量的通道上，通常生成一个向量结果，其通道包含各种标量结果。当在支持平台上运行时，车道级操作可以由硬件并行执行。这种并行方式称为Single Instruction Multiple Data (SIMD) 并行。

在 SIMD 编程风格中，向量通道内的大多数操作都是无条件的，但条件执行的效果可以使用 masked operations 实现，例如 blend() ，在关联的 VectorMask 的控制下。使用cross-lane 操作实现除严格的车道流以外的数据移动，通常在关联的VectorShuffle 的控制下。车道数据和/或整个矢量可以使用各种车道方式重新格式化 转换 和字节方式重新格式化 重新诠释 ，通常在反射 VectorSpecies 对象的控制下，该对象选择不同于输入矢量的替代矢量格式。

Vector<E> 声明了一组对所有元素类型通用的向量操作（方法）。这些常见操作包括对通道值的一般访问、数据选择和移动、重新格式化以及所有原始类型共有的某些算术和逻辑操作（例如加法或比较）。

Public subtypes of Vector 对应特定的元素类型。这些声明了特定于该元素类型的进一步操作，包括对通道值的未装箱访问、对整数元素类型值的按位操作或对浮点元素类型值的超越操作。

一些 lane-wise 操作，例如 add 运算符，被定义为全服务命名操作，其中 Vector 上的相应方法出现在屏蔽和未屏蔽的重载中，并且（在子类中）也出现在协变覆盖（返回子类）中以及额外的标量广播重载（屏蔽和非屏蔽）。其他基于车道的操作，例如 min 运算符，被定义为部分服务（而非全服务）命名操作，其中 Vector 和/或子类上的相应方法提供一些但所有可能的重载和覆盖（通常是具有标量广播重载的未屏蔽变体）。最后，所有 lane-wise 操作（那些如前所述命名的，或者未命名的方法）都有一个相应的 operator token 声明为 VectorOperators 上的静态常量。每个运算符标记为操作定义一个符号 Java 表达式，例如 a + b 代表 ADD 运算符标记。 Vector 上提供了通用的 lane-wise 操作令牌接受方法，例如 一元车道 操作，并且与全服务命名操作具有相同的变体。

此包包含 Vector 的公共子类型，对应于每个受支持的元素类型：ByteVector 、ShortVector 、IntVector 、LongVector 、FloatVector 和 DoubleVector 。

下面是使用向量计算将两个浮点数组 a 和 b 的元素相乘并将结果存储在数组 c 中的示例。


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

 void vectorMultiply(float[] a, float[] b, float[] c) {
  // It is assumed array arguments are of the same size
  for (int i = 0; i < a.length; i += SPECIES.length()) {
     VectorMask<Float> m = SPECIES.indexInRange(i, a.length);
     FloatVector va = FloatVector.fromArray(SPECIES, a, i, m);
     FloatVector vb = FloatVector.fromArray(SPECIES, b, i, m);
     FloatVector vc = va.mul(vb)
     vc.intoArray(c, i, m);
  }
 }
在上面的示例中，我们使用由 indexInRange() 生成的掩码来防止读取/写入超过数组长度。第一个 a.length / SPECIES.length() 迭代将有一个包含所有通道集的掩码。只有最后一次迭代（如果 a.length 不是 SPECIES.length() 的倍数）将具有第一个 a.length % SPECIES.length() 通道集的掩码。由于在所有迭代中都使用了掩码，因此上述实现可能无法实现最佳性能（对于大数组长度）。相同计算可以在没有掩码的情况下实现如下： 

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

 void vectorMultiply(float[] a, float[] b, float[] c) {
  int i = 0;
  // It is assumed array arguments are of the same size
  for (; i < SPECIES.loopBound(a.length); i += SPECIES.length()) {
     FloatVector va = FloatVector.fromArray(SPECIES, a, i);
     FloatVector vb = FloatVector.fromArray(SPECIES, b, i);
     FloatVector vc = va.mul(vb)
     vc.intoArray(c, i);
  }

  for (; i < a.length; i++) {
   c[i] = a[i] * b[i];
  }
 }
向量计算之后的标量计算需要处理tail of TLENGTH数组元素，其中TLENGTH < SPECIES.length()为向量种类。上面的示例使用首选种类（FloatVector.SPECIES_PREFERRED），确保代码动态适应使其运行的平台达到最佳形状。

上面代码中使用了辅助方法 loopBound() 来查找向量循环的结尾。此处也可能使用原始掩码表达式，例如 (a.length & ~(SPECIES.length() - 1))，因为已知 SPECIES.length() 为 8，它是 2 的幂。但这并不总是正确的假设。例如，如果 FloatVector.SPECIES_PREFERRED 结果具有依赖于平台的形状 S_Max_BIT ，并且该形状具有一些奇怪的假设大小，例如 384（根据某些体系结构，这是一个有效的矢量大小），那么手动调整的原始掩码表达式可能产生令人惊讶的结果。

性能说明

该包依赖于运行时将向量操作动态编译为最佳向量硬件指令的能力。每个操作都有一个默认的标量实现，如果操作不能编译为向量指令，则使用它。

生成最佳向量机代码时，用户需要注意以下几点：

  • 所用矢量的形状应由底层平台支持。例如，使用 VectorShape S_512_BIT 的 IntVector 编写的代码将不会在仅支持 256 位向量的平台上编译为向量指令。相反，将使用默认标量实现。出于这个原因，建议使用如上所示的首选种类来编写一般大小的向量计算。
  • 此包中定义的大多数类应被视为 value-based 类。此分类适用于 Vector 及其子类型 VectorMask 、VectorShuffle 和 VectorSpecies 。有了这些类型，== 等身份敏感操作可能会产生不可预知的结果，或降低性能。奇怪的是，v.equals(w) 可能比 v==w 更快，因为 equals 是 not 身份敏感方法。此外，这些对象可以存储在局部变量和参数中以及作为 static final 常量，但将它们存储在其他 Java 字段或数组元素中，虽然在语义上是有效的，但可能会带来性能风险。

对于这个包中的每个类，除非另有说明，否则任何引用类型的方法参数都不能为 null，并且任何 null 参数都将引发 NullPointerException 。这个事实没有单独记录这个 API 的方法。