VectorBLAS是用Java实现的向量化BLAS高性能库，已在openEuler社区开源。它结合VectorAPI，通过循环展开、矩阵分块等算法优化BLAS函数。BLAS是基本线性代数操作数值库，在高性能计算领域广泛应用。VectorBLAS性能优于同类库，后续将支持更多接口、完善测试并结合机器学习算法库优化。
VectorBLAS简介
VectorBLAS是一个使用Java语言实现的向量化BLAS高性能库，目前已在openEuler社区开源。
VectorBLAS通过循环展开、矩阵分块和内存布局优化等算法优化，对BLAS函数进行了深度优化，并利用VectorAPI JDK提供的多种向量化API实现。
可以理解为：VectorBLAS = VectorAPI + BLAS。
BLAS简介：
BLAS（Basic Linear Algebra Subprograms）是进行向量和矩阵等基本线性代数操作的数值库，是LAPACK(Linear Algebra Package)的一部分。
在高性能计算领域中被广泛应用，由此衍生出大量优化版本，如OpenBLAS、Intel的Intel MKL等优化版本。
主要支持三个级别的运算：分别支持向量与向量、向量与矩阵、矩阵与矩阵的相关操作。
VectorAPI简介：
VectorAPI是Java端为实现SIMD向量化功能提供的一个抽象层，从JDK16开始发布，目前已孵化到第六代(JDK21)。
VectorAPI提供的能力包括：
-
定义更清晰及准确的向量化API，使用户更直接的实现向量化；
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与平台无关：支持AArch64和x86等平台，支持NEON、SVE、AVX等多种向量化指令，一份代码多处可用；
应用场景：
目前BLAS库在大数据、HPC和机器学习等高性能计算中被广泛使用。例如大数据组件Spark中的多种机器学习算法（如：KMeans、 LDA、 PCA、 Bayes、 GMM、&nbs
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