Java在AI时代的演进与应用:一个务实的视角

在当前的人工智能(AI)领域,Python 在模型开发方面占据主导地位,但作为成熟的软件平台,Java 在 AI 模型的部署环节已广泛应用。Oracle 的 Java 平台团队正致力于改进 Java,以更好地满足 AI 领域的需求,目标是提升开发者生产力和程序性能,并为高性能计算(HPC)和大数据解决方案提供更广泛的支持。这些改进并非狭隘地专注于 AI,而是旨在提高 Java 平台在多个领域的通用效率。

为了解决 AI 领域的特定痛点并简化开发过程,Java 平台正在引入或规划四项核心功能。这些功能旨在弥合 Java 世界与外部高性能代码之间的差距,并赋能开发者构建强大的机器学习库和应用程序。

平台核心特性:为 AI 增强的四大基石

1. 外部函数与内存 API (Foreign Function & Memory API - Project Panama)

该 API 已在 Java22 中定稿,提供了一种更快、更安全、更高效 的方式来与外部原生代码和库交互,替代了传统的 JNI 方式。它支持 JDK 与外部系统之间的零拷贝(zero copy) ,尤其在堆外内存(offheap memory)处理大规模数据时至关重要。结合 Jextract 工具,开发者可从 C 语言头文件自动生成纯 Java 绑定,显著提升开发效率

代码示例:使用 FFM API 调用原生库的矩阵乘法函数:

复制代码
import jdk.incubator.foreign.*;

publicclass MatrixMultiply {
public static void main(String[] args) {
    try (var scope = ResourceScope.newConfinedScope()) {
         var allocator = SegmentAllocator.ofScope(scope);
         // 分配堆外内存
         MemorySegment a = allocator.allocateArray(ValueLayout.JAVA_DOUBLE, newdouble[]{1.0, 2.0});
         MemorySegment b = allocator.allocateArray(ValueLayout.JAVA_DOUBLE, newdouble[]{3.0, 4.0});
         MemorySegment result = allocator.allocateArray(ValueLayout.JAVA_DOUBLE, 2);
         // 调用原生矩阵乘法(假设已通过 jextract 绑定)
         CLinker linker = CLinker.getInstance(); 
         // 实际应用中需加载具体原生库
         }  
    }
}

应用示例Oracle团队 已使用 FFM API 与高效的 Bliss 原生线性代数库互操作,在调用 Bliss 的矩阵乘法算法时实现零内存拷贝,显著提升性能。


2. Vector API (Project Panama)

Vector API 允许在 Java 中显式进行 SIMD(单指令多数据)编程 ,优化 CPU 利用率以实现高效数字运算。这对机器学习中的并行点积和矩阵乘法等操作尤为关键。作为跨平台 API ,它将 Java 代码直接编译为 CPU 的 SIMD 指令,实现数据并行

代码示例:使用 Vector API 优化点积计算:

复制代码
import jdk.incubator.vector.*;

publicclass VectorDotProduct {
staticfinal VectorSpecies<Float> SPECIES = FloatVector.SPECIES_256;

public static float dotProduct(float[] a, float[] b) { 
   float sum = 0.0f;
   int i = 0; 
   for (; i <= a.length - SPECIES.length(); i += SPECIES.length()) { 
      FloatVector va = FloatVector.fromArray(SPECIES, a, i);
      FloatVector vb = FloatVector.fromArray(SPECIES, b, i);
      sum += va.mul(vb).reduceLanes(VectorOperators.ADD); 
     } 
     for (; i < a.length; i++) {  
     	sum += a[i] * b[i]; 
     	} 
     	return sum; 
     	}
}

性能提升 :在 Llama 2 模型推理的 Java 实现中,将点积代码从标量版本切换到 Vector API 版本后,性能从每秒 1.3 个 token 提升到每秒 15 个 token,展现了 Java 在纯 CPU 上的 AI 推理潜力。

实验进展:Java 团队正探索通过 Vector API 在纯 Java 中实现类似于 Bliss 的高效矩阵乘法内核,优化内存密集型问题以进一步提升性能。


3. 值类与对象 (Value Classes & Objects - Project Valhalla)

此特性优化堆上内存利用,并支持更多数字类型 ,如 float16(半精度浮点数)或 bfloat16。尽管 Valhalla 尚未最终发布,JDK 已孵化 float16 数字类,并在 HotSpot 运行时中优化以支持 Vector API 和自动向量化操作,为未来 AI 模型铺平道路。

代码示例:使用实验性 float16 类型(假设已支持):

复制代码
public value class Float16 {
privatefinalshort bits;

public Float16(float value) { 
	this.bits = convertToFloat16(value); 
  }
  
public float toFloat() {
  return convertToFloat(bits);  
  }
  private static native short convertToFloat16(float value);
  private static native float convertToFloat(short bits);
}

4. 代码反射 (Code Reflection - Project Babylon)

代码反射允许开发者在运行时反射性访问 Lambda 表达式和方法体中的代码内容 ,超越传统 Java 反射的限制。其主要用途是实现与外部编程模型 的互操作,如 CUDA、ONNX 机器学习模型表示,以及 Java 代码的自动微分 。Java 平台通过代码反射让库处理这些转换和映射,加快创新速度

代码示例:将 Java 代码转换为 ONNX 模型的伪代码:

复制代码
import java.lang.reflect.code.*;

publicclass ONNXConverter {
public static void convertToONNX(Method method) {
	CodeModel codeModel = CodeReflection.getCodeModel(method); 
	// 遍历代码模型,生成 ONNX 计算图 
	ONNXGraph graph = new ONNXGraph(); 
	for (CodeElement element : codeModel.elements()){
graph.addNode(convertToONNXNode(element)); 
	 }
	 // 输出 ONNX 模型 
	 graph.save("model.onnx");  
	 }
}

实际应用 :Oracle 演示了 Java 中的 ONNX Script ,将 Java 代码结构化转换为 ONNX 模型,实现从 Java 到 ONNX 的清晰转换,开发者可利用 ONNX 运行时在各种硬件上高效执行。


实际应用中的表现

这些特性相互协作,产生超越简单叠加的效果,使现代 Java 平台在原型设计和构建 AI 库及应用程序方面表现出色。

  • 异构加速器工具包(Heterogeneous Accelerator Toolkit) 利用代码反射和 FFM API 探索更有效地使用 GPU。
  • 异常检测 (MSET 2) :Oracle 使用基于 FFM API 和 Vector API 的 Matrix API 实现专有异常检测算法 MSET 2,支持超大型矩阵 运算和内存零拷贝。在生产场景中,该 Java 实现在 AMD Zen 系统上某些情况下优于 CUDA、MATLAB 和 Python(NumPy)实现 ,因避免了 CPU 和 GPU 间昂贵的数据拷贝成本,在经济效益上可媲美 GPU 解决方案 。MSET 2 开发者甚至开始绑定到 Java 实现以替代较慢的 MATLAB 实现

展望未来

目前,AI 模型开发仍以 Python 为主,但 Java 在 AI 模型部署中越来越重要。随着上述新特性的成熟,Java 正积极弥补在 AI 开发方面的差距,通过解决实际痛点简化和加速 AI 解决方案的构建。

可以预见,随着这些功能的广泛采用,Java 将成为构建复杂、高性能 AI 解决方案的强力平台,在原型开发到生产部署的全流程中提供效率和性能。正如有人提出的愿景,所有 AI 公司都可能在未来成长为 Java 公司 ,这反映了对 Java 平台在 AI 时代潜力的信心。Java 正通过持续演进和强大工程实力,为 AI 领域的计算需求提供坚实而灵活的支撑。

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