问题

.NET 6 的预览特性"new generic math" 对.net 数值计算 能带来什么影响?

回答
.NET 6 的泛型数学新特性:一次深刻的数值计算革新

.NET 6 引入的“泛型数学”(Generic Math)预览特性,为 .NET 生态系统的数值计算领域带来了一场深刻的变革。过去,.NET 在处理数学运算时,往往受到静态类型系统的限制,使得编写通用、高效的数值算法变得冗长且充满样板代码。泛型数学的出现,正是为了打破这一僵局,让 .NET 能够以一种更原生、更灵活的方式拥抱数学运算的本质。

那么,这项新特性究竟能为 .NET 数值计算带来什么?我们可以从以下几个层面来深入探讨:

1. 告别繁琐的类型检查与转换,实现真正的泛型数值运算

在泛型数学出现之前,如果你想编写一个能够处理多种数值类型的函数,例如计算两个数的平均值,你可能需要:

方法重载: 为 `int`、`float`、`double`、`decimal` 等每一种可能的数值类型都编写一个单独的方法。这很快就会变得难以维护,尤其是在处理更复杂的算法时。
`dynamic` 关键字: 使用 `dynamic` 可以绕过编译时类型检查,在运行时动态解析类型和方法调用。虽然灵活,但 `dynamic` 会引入运行时开销,并且失去了编译时类型安全带来的信心。
接口与抽象基类: 尝试定义一个抽象基类或接口来表示“数字”,但 .NET 的数字类型大多是值类型,它们不是从同一个基类派生,也无法直接实现接口。这使得创建统一的数字类型抽象变得异常困难。

泛型数学通过引入 静态抽象成员(Static abstract members) 和 接口(Interfaces) 来根本性地解决这个问题。新的泛型数学接口,如 `INumber` 及其各种派生接口(如 `IAdditionOperators`),定义了常见的数学运算,例如加法、减法、乘法、除法、模运算、位运算等。

这意味着,你可以编写一个接受任何实现了 `IAdditionOperators` 接口的类型 `T` 的函数,然后直接使用 `+` 运算符。编译器会负责在编译时解析并调用正确类型的加法实现。

举个例子:

```csharp
// 在没有泛型数学之前,可能需要这样的重载
public static double Average(double a, double b) => (a + b) / 2.0;
public static float Average(float a, float b) => (a + b) / 2.0f;
// ... 更多重载 ...

// 使用泛型数学:
public static T Average(T a, T b) where T : IAdditionOperators, IDivisionOperators
{
// 在这里可以直接使用 + 和 /
return (a + b) / 2;
}
```

这个简单的例子展示了泛型数学带来的巨大便利。它消除了大量的样板代码,让开发者能够专注于算法逻辑本身,而不是类型转换和重载的琐碎工作。

2. 提升性能,消除运行时开销

如前所述,`dynamic` 的使用会带来运行时开销。泛型数学通过在 编译时 解决类型相关的问题,从而避免了这种开销。编译器在生成 IL 代码时,会根据传入的实际类型,生成专门的、高度优化的数值运算指令。

这意味着,你编写的泛型数学代码,其性能可以与直接编写特定类型的代码相媲美,甚至在某些情况下由于编译器对特定类型组合的深度优化而表现更好。这对于对性能有极高要求的数值计算库和应用至关重要。

例如,一个在矩阵运算库中使用的泛型乘法函数,能够根据传入的 `float`、`double` 还是自定义的复数类型,生成最优化的 SIMD 指令(单指令多数据流)或者直接利用 C 语言的内在函数(intrinsics),而无需显式的类型分支。

3. 赋能更高级的数值算法,解锁新的可能性

泛型数学的真正力量在于它能够支持更抽象、更高级的数值算法。例如:

泛型数值库: 开发者可以轻松构建能够处理多种数值类型的通用数值计算库。无论是线性代数、统计分析、信号处理,还是物理模拟,都可以通过泛型数学来简化实现和提高复用性。
自定义数值类型: 开发者可以定义自己的数值类型,例如大整数、高精度浮点数、复数、四元数甚至复向量空间。通过实现新的泛型数学接口,这些自定义类型可以无缝地集成到现有的泛型算法中,就像内置类型一样。
领域特定语言 (DSL): 在科学计算领域,经常需要创建特定领域的数学表达式解析器或编译器。泛型数学为这些 DSL 的实现提供了强大的底层支持,允许它们操作多种数值类型,并生成高效的数值代码。
硬件加速: 泛型数学的设计也考虑到了底层的硬件加速能力。通过与 .NET 的 SIMD 支持(如 `System.Runtime.Intrinsics`)相结合,泛型算法可以充分利用 CPU 的向量化指令,实现惊人的性能提升。

想象一下: 你可以编写一个通用的“求和”函数,它可以处理整数数组、浮点数向量,甚至是你自定义的“高精度货币”类型,而无需修改函数本身。或者,一个用于解决微分方程的库,可以轻松地切换使用 `float` 进行快速迭代,或者使用 `decimal` 进行高精度计算,而无需重写核心算法。

4. 简化了对低级数值运算的访问

除了高级算法,泛型数学也使得直接访问底层数值运算变得更加直观。例如,进行位移操作 `<<`、按位与 `&`、按位或 `|` 等,在支持这些操作的整型类型上,都可以通过泛型接口直接调用,无需担心类型问题。这对于需要精细控制位操作的场景非常有用。

总结

.NET 6 的泛型数学特性,不仅仅是语言语法上的一个小改动,它代表了 .NET 在数值计算领域的一次重要的思想解放。它打破了静态类型系统的壁垒,使得泛型、高效、可维护的数值代码成为可能。

开发者可以更专注于算法,而非类型细节。
性能得到显著提升,消除了不必要的运行时开销。
涌现出构建通用数值库和支持自定义数值类型的能力。
为更复杂的科学计算和工程应用奠定了坚实的基础。

这项特性虽然在预览阶段,但其潜力是巨大的。一旦成熟并得到广泛应用,它将极大地提升 .NET 在高性能计算、科学模拟、金融建模等领域的竞争力,让 .NET 成为一个更强大的数值计算平台。这标志着 .NET 在拥抱数学这一通用语言上,迈出了关键而自信的一步。

网友意见

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泻药。

Generic Math 此前在 F# 中有在编译器层面的实现,即通过 inline 为 call site 处的类型生成代码,例如:

       let inline add x y = x + y     

这段代码的类型签名是:

       x: ^a -> y: ^b -> ^c     when (^a or ^b) : (static member ( + ) : ^a * ^b -> ^c)     

这是 F# 的静态解析类型,和 C++ 的 template 原理一致。这里将 xy 的类型分别视为 ^a^b,要求任意其一具有静态成员 +,且该 + 成员是一个 binary operator。然后调用代码时,例如 let x: int = add 5 6, 将这里的 int 类型代入 add 方法在编译期生成一个 int -> int -> intadd 方法。

但这么做显然是有问题的,最大的问题就在于不跨 ABI:定义的 inline 方法只有 F# 编译器能识别,而通过 ABI 暴露给 C# 或者其他语言使用的话,编译器则并不会知道这是个 inline 方法,也不具备在 call site 处为具体类型生成代码的行为,因此离开了 F# 之后这个方法就无法使用了。

然而,得益于 .NET 6 在类型系统上引入的 virtual static 支持,C# 10 可以通过 abstract static interface method(后续简称 SIM)这一特性在接口上定义抽象静态方法,F# 同样也不再需要上面这样的黑魔法。下面就举回我们熟悉的 C# 作为例子。

.NET 中的运算符都是以静态方法来定义的,例如 C# 的 + 运算符,在编译后的代码中表示为 static TResult op_Addition(TLeft, TRight),因此在具备 SIM 前无法对这类方法进行抽象。

但是现在如果要定义一个可以 + 的接口(这里假设操作数和结果类型都相同),则只需要简单的:

       interface IAddable<TSelf> where TSelf : IAddable<TSelf> {     abstract static TSelf operator+(TSelf left, TSelf right); }      

熟悉 C++ 或者 Rust 的同学大概一眼就能看出来这其实是一个 CRTP trait,而 Rust 只是将 TSelf 隐含成了 self 类型。

那么我们对这个接口进行实现之后,就能定义各种泛型方法用于加法运算,例如求和:

       T Sum(params T[] values) where T : IAddable<T> {     return values.Length == 1 ? values[0] : values[0] + Sum(values[1..]); }      

然后对于任意实现了 IAddable<T>T,我们都可以调用 Sum 方法来进行求和了。

于是标准库中自然也就提供了大量相关的预定义接口用来做这件事情,并且为所有的基础类型(例如 intfloat 等等)都实现了相应的接口,例如:

       interface IAdditionOperators<TSelf, TOther, TResult>     where TSelf : IAdditionOperators<TSelf, TOther, TResult> {     static abstract TResult operator +(TSelf left, TOther right);     static abstract TResult checked operator +(TSelf left, TOther right); }      

目前尚处于早期阶段,API 未定型,可以通过引入 System.Runtime.Experimental 包来引入这些接口和实现。

不过由于 .NET 泛型约束目前尚不支持“或”关系,只支持“且”关系,因此仍然无法表达 F# 那样的 (^a or ^b) : static member (+) 约束。但是总比什么都没有强,这个可以以后再加。

组合一下加减乘除运算符:

       interface INumber<T> :      IAdditionOperators<T, T, T>,      ISubtractionOperators<T, T, T>,      IMultiplyOperators<T, T, T>,     IDivisionOperators<T, T, T> { }      

即可定义出来一个可以支持四则运算的类型 INumber<T>

此外,我们还能借助 parametric polymorphism 表达积类型:

       T SomeMethodNeedAdditionAndMultiply<T>(T a, T b, T c)      where T : IAdditionOperators<T, T, T>, IMultiplyOperators<T, T, T> {     return a + b * c; }      

这些全都是支持跨 ABI 调用的,意味着 .NET 上所有的语言都能受益,并且支持高效的互操作。

唯一比较遗憾的点就是前面所说的不支持和类型:泛型约束不属于方法签名的一部分,因此无法用于重载,无法表达类型的“或”关系,这就要等后续的 .NET 版本更新了。

再提一点大家可能会关注的性能问题,这个自然不必担心,.NET 的泛型会为所有的值类型特化一份实现,因此用起来是没有任何的额外开销的。而对于引用类型,尽管有 Shared Generics 机制,然而在 .NET 6 的 PGO 优化加持下也同样能做到和特化类型实现同样的高效。

因此结论是什么?

结论就是借助这一新的运行时特性和语言特性,各种运算库的作者们都可以轻而易举的实现高效的、可扩展的通用计算库,而完全不需要管具体的类型是什么,也不需要对不同类型写一大堆的重载,这将大大简化实现并减少所需要的精力。

不过需要注意的是,该特性在 .NET 6 中是 preview 特性,因此如果以后设计有所变动或者做了更好的实现方式的话,这个特性哪怕被大改甚至完全被删掉也是可能的。

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