Java : Oracle et Intel proposent une API de prise en charge d’algorithmes qui se prêtent au paradigme SIMD

Le texte est consigné au sein de la proposition d’amélioration 338 – du langage Java – publiée sur les fils dédiés de l’OpenJDK.Utilisé en programmation vectorielle

Des ingénieurs d’Intel et d’Oracle à l’origine d’une API de prise en charge des algorithmes qui se prêtent au paradigme SIMD. Le texte est consigné.

Avec SIMD – Single Instruction Multiple Data – on nage en plein dans l’univers de la programmation vectorielle. Il s’agit de donner aux développeurs Java la possibilité de manipuler plusieurs données en même temps en s’appuyant sur une unique instruction. L’introduction de cette API ouvrirait encore plus le langage à des problématiques d’actualité comme l’intelligence artificielle où l’on fait un usage extensif des structures de données matricielles. En effet, là où un processeur scalaire effectue N opérations pour remplir les cases d’un vecteur, il en faut une seule à un de ses homologues vectoriels pour atteindre le même objectif.

« L’API vectorielle offre un mécanisme d’écriture d’algorithmes vectoriels complexes en s’appuyant sur le support déjà offert par la machine virtuelle HotSpot, mais avec un modèle utilisateur qui rend les opérations de vectorisation plus prédictibles et plus robustes », écrivent les ingénieurs . L’API est donc destinée à donner aux développeurs les moyens d’exprimer une large gamme de calculs vectoriels de façon claire et concise. Illustration avec la portion de code suivante pour l’addition de deux vecteurs.

static final FloatVector.FloatSpecies<Shapes.S256Bit> SPECIES =
       FloatVector.species(Shapes.S_256_BIT);

void vectorComputation(float[] a, float[] b, float[] c) {
   int i = 0;
   for (; i < (a.length & ~(SPECIES.length() - 1));
          i += SPECIES.length()) {
       // FloatVector<Shapes.S256Bit> va, vb, vc;
       var va = SPECIES.fromArray(a, i);
       var vb = SPECIES.fromArray(b, i);
       var vc = va.mul(va).
                   add(vb.mul(vb)).
                   neg();
       vc.intoArray(c, i);
   }

   for (; i < a.length; i++) {
       c[i] = (a[i] * a[i] + b[i] * b[i]) * -1.0f;
   }
}

Les ingénieurs d’Oracle annoncent l’API comme étant indépendante de la plateforme matérielle. Toutefois, la proposition laisse filtrer que les efforts de développement se sont jusqu’ici basés sur l’architecture x64. « L’environnement d’exécution Java, spécifiquement le compilateur HotSpot C2, doit compiler sur les architectures x64 capables, une séquence d’opérations vectorielles en séquences correspondantes d’instructions matérielles de gestion des vecteurs comme celles supportées par les extensions SSE et AVX, de manière à générer du code efficient et performant. Les programmeurs doivent être confiants en ceci que les opérations vectorielles qu’ils expriment vont correspondre aux instructions matérielles avec la plus grande fiabilité », ajoutent les ingénieurs. Scalar Vector Extension d’ARM fait également partie des architectures visées par les développements des ingénieurs d’Oracle et Intel.

À ce stade, la proposition ne cite pas une version particulière de Java qui serait le siège de l’API. Toutefois, le projet serait destiné à l’édition standard de Java.

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