faster Math.exp() via JNI?
我需要非常频繁地从Java计算 我只尝试了jni + C，但是它比纯java慢。 已经多次请求了此请求(请参见此处)。这是从此博客文章中复制的Math.exp()的近似值：
它基本上与具有2048个条目以及条目之间的线性插值的查找表相同，但是所有这些都带有IEEE浮点技巧。它比我的机器上的Math.exp()快5倍，但是如果使用-server进行编译，则差异可能很大。 +1以编写自己的exp()实现。也就是说，如果这确实是您应用程序中的瓶颈。如果您可以处理一些不准确性，则可以使用许多非常有效的指数估计算法，其中一些可以追溯到几个世纪以前。据我了解，即使对于必须返回"精确"结果的算法，Java的exp()实现也相当慢。 哦，不要害怕用纯Java编写该exp()实现。 JNI有很多开销，并且JVM有时甚至可以在C / C ++不能实现的情况下在运行时优化字节码。 使用Java。 另外，缓存exp的结果，然后您可以比重新计算更快地查找答案。
您还希望在C中包装任何循环调用 如果分批执行，则可能使它运行得更快。进行JNI调用会增加开销，因此您不想为需要计算的每个exp()都这样做。我尝试传递100个值的数组，并获取结果以查看它是否对性能有所帮助。 真正的问题是，这成为您的瓶颈吗？您是否已对应用程序进行了概要分析，并发现这是速度下降的主要原因？如果没有，我建议使用Java版本。尽量不要进行预优化，因为这只会导致开发速度变慢。您可能会花较长的时间解决可能不是问题的问题。 话虽如此，我认为您的测试给了您答案。如果jni + C较慢，请使用Java版本。
Commons Math3附带了优化版本：
Fabien运行了一些测试，发现它的速度几乎是
这是javadoc： 计算exp(x)，函数结果几乎取整。对于输入值的99.9％，它将正确舍入为理论值，否则将有1 UPL误差。 方法：
精度：计算以63位精度完成，因此对于99.9％的输入值，应正确舍入结果，否则应小于1个ULP误差。 它可能不再相关，但是可以知道，在OpenJDK的最新版本中(请参见此处)，应将Math.exp设为内在函数(如果您不知道这是什么，请在此处检查)。 这将使性能在大多数体系结构上无与伦比，因为这意味着Hotspot VM将在运行时用特定于处理器的exp实现代替对Math.exp的调用。您永远无法击败这些电话，因为它们针对架构进行了优化。
先验功能总是比加法或乘法慢得多，并且是众所周知的瓶颈。如果知道值在狭窄范围内，则可以简单地建立一个查找表(两个排序数组；一个输入，一个输出)。使用Arrays.binarySearch查找正确的索引，并使用[index]和[index + 1]处的元素插入值。
另一种方法是拆分数字。让我们以3.81并将其拆分为3 + 0.81。 现在为0.81。 0到1之间的所有值都以众所周知的指数级数快速收敛 1 + x + x ^ 2/2 + x ^ 3/6 + x ^ 4/24 ...等 尽可能多地考虑精度要求；不幸的是，如果x接近1，速度会变慢。假设您转到x ^ 4，则得到2.2445，而不是正确的2.2448
然后将结果2.781 ^ 3 = 20.08与2.781 ^ 0.81 = 2.2445相乘得到结果 根据您要完成的工作，有更快的exp算法。问题空间是否限制在特定范围内，您是否仅需要特定的分辨率，精度或准确性等？ 如果您很好地定义了问题，则可能会发现您可以使用带有插值的表，例如，该表将使几乎所有其他算法无效。 您可以对exp应用哪些约束来获得性能折衷？ -亚当 跨越JNI边界进行调用会产生一定的成本。 如果您也可以将调用exp()的循环也移到本机代码中，以便只有一个本机调用，那么您可能会得到更好的结果，但是我怀疑它会比纯Java解决方案快得多。 我不知道您的应用程序的详细信息，但是如果调用的可用参数集相当有限，则可以使用预先计算的查找表来加快Java代码的速度。 根据您的需求编写自己的。 例如，如果所有指数都是2的幂，则可以使用位移。如果您使用有限的范围或一组值，则可以使用查找表。如果不需要精确度，则可以使用不精确但速度更快的算法。
使用JNI只会带来一些开销，另请参见： 因此，正如其他人所建议的那样，尝试整理涉及使用JNI的操作。 使用JNI的问题是调用JNI涉及的开销。如今，Java虚拟机已进行了非常优化，并且对内置Math.exp()的调用已自动进行了优化，以直接调用C exp()函数，甚至可能对其进行了优化，使其成为直接的x87浮点程序集说明。 由于Java代码将通过即时(JIT)编译器编译为本地代码，因此实际上没有理由使用JNI来调用本地代码。 另外，您不应缓存输入参数为浮点实数的方法的结果。及时获得的收益将在使用的空间量上大量损失。 |
