我的问题是关于Java与编译代码（例如C++/Fortran/汇编语言）在高性能数值应用程序中的表现。其中双精度矩阵乘法，在blas库中通常称为dgemm，能够实现接近100％的CPU峰值性能（以每秒浮点运算次数表示）。有几个因素可以实现这种性能：缓存分块以实现最大内存局部性、循环展开以最小化控制开销、矢量指令（如SSE）、内存预取和确保没有内存别名。我看到了许多使用汇编、C++、Fortran、Atlas、供应商BLAS的基准测试（典型情况是512及以上维度的矩阵）。另一方面，我听说像Java这样的原则字节编译语言/实现可以快速或几乎与机器编译语言一样快。然而，我没有看到明确的基准测试结果表明它是这样的。相反，从我自己的研究来看，字节编译语言要慢得多。您是否有好的Java/C#矩阵乘法基准测试？即时编译器（实际实现，而不是假设）能否生成满足我列出的点的指令？每个CPU都有峰值性能，这取决于处理器每秒可以执行的指令数。例如，现代2 GHz英特尔CPU可以实现每秒8亿个双精度加/乘，从而产生8 gflops的峰值性能。矩阵乘法是能够实现几乎完整性能的算法之一，其主要原因是计算与内存操作的比率更高（N³/N²）。我感兴趣的数字在N>500左右。
关于实现方面：高层次的细节，如阻塞，在源代码级别上完成。低层优化由编译器处理，可能使用有关对齐/别名的编译器提示。字节编译实现也可以使用阻塞方法编写，因此原则上良好实现的源代码细节将非常相似。