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：
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：
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）：
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：
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。