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我查看了 StackOverflow 和 Google 上的相关线程，但运气不佳。我对 Java 也很陌生（我来自 C# 和 .NET 背景），所以请多多包涵。Java 世界中可用的东西太多了，令人难以抗拒。

我开始了一个新的 Java-on-Linux 项目，该项目需要一些繁重且高度重复的数值计算（即统计、FFT、线性代数、矩阵等）。因此，最大化数学运算的性能是一项要求，同时确保数学是正确的。因此，我有兴趣找到一个可能利用本机加速（如 MKL）的 Java 库，并且已经过验证（因此这里绝对有可能使用商业选项）。

在 .NET 领域，有高度优化和 MKL 加速的商业数学库，例如 Centerspace NMath 和 Extreme Optimization。Java有什么可比的吗？

我为 Java 找到的大多数数学库要么似乎没有得到积极维护（例如 Colt），要么似乎没有利用 MKL 或其他本机加速（例如 Apache Commons Math）。

我曾考虑尝试自己直接从 Java 中利用 MKL（例如 JNI），但我是 Java 新手（更不用说 Java 和本机库之间的互操作了），找到一个已经正确、有效地完成此任务的 Java 库似乎更聪明，并且是证明。

如果我犯了错误或被误导（即使是关于我提到的任何库）以及我对 Java 产品的无知，我再次道歉。对于来自高度商业化的 Microsoft 堆栈的我来说，这是一个全新的世界，因此我很容易在查看我提到的 Java 库的位置和问题上搞错。我将不胜感激任何帮助或建议。

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对于 FFT（数组上的批量操作）之类的事情，java 中的范围检查可能会影响您的性能（至少最近确实如此）。您可能想要寻找优化其索引范围可证明性的库。

根据热点规范

Java 编程语言规范要求对每个数组访问执行数组边界检查。当编译器可以证明用于数组访问的索引在边界内时，可以消除索引边界检查。

我实际上会查看 JNI，如果它们单独很大，则在那里进行批量操作。操作花费的时间越长（即求解大型线性系统或大型 FFT），使用 JNI 的价值就越大（即使您必须在那里和回来进行 memcpy）。

于 2010-06-12T02:36:18.770 回答
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就个人而言，我同意你的一般方法，将重量级数学从 Java 卸载到商业级库。

谷歌搜索 Java / MKL 集成我发现了这一点，所以您提出的建议在技术上是可行的。另一个需要考虑的选择是NAG 库。我一直使用 MKL，虽然我在 Fortran 中编程，所以没有集成问题。我当然可以推荐他们的质量和性能。例如，我们将 MKL 版本的 FFTW 与我们自己从源代码构建的版本进行了测试。MKL 的实现速度快了一个小的整数倍。

如果您担心通过 JNI 调用库的性能，那么您应该计划构建您的应用程序以进行较少的较大调用，而不是更多较小的调用。至于使用 JNI 的难点，我的观点（我做过一些 JNI 编程）是，您在学习如何使用接口方面所付出的最初努力将会得到很好的回报。

我注意到您似乎还没有对可以使用哪些 Java 数学库的建议感到不知所措。像你一样，我会怀疑从网上拖出的研究质量、低使用率的 Java 库。

于 2010-06-12T08:32:02.737 回答
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我认为你最好避开它们。我可能是错的，这不是我太熟悉的一点，所以除非其他几个人同意我的观点，否则不要从中获得太多，但是调用 JNI 有相当大的开销，因为它必须到外面去JRE 和所有要做的事情，所以除非你将很多东西组合成一个函数来一次完成，否则调用它们的成本将大大超过外部库的微小好处。我会放弃寻找 MKL 库并找到优化的纯 Java 库。我不能说我知道比推荐的标准更好，抱歉。

于 2010-06-12T01:49:35.053 回答