传统 JVM 中，频繁执行的 Java 方法会被 JIT 编译成高度优化的机器码，以提升程序性能。但是，JVM 的 JIT 编译器对 CPU 的最新特性 （如 AVX-512、AMX 等） 缺乏支持，因此在许多计算密集的 AI 场景下无法生成足够高效的代码。另一个致命的问题是 JIT 编译器无法利用 GPU 资源，这在 AI 时代尤为关键。

Alibaba Dragonwell 21 AI 增强版提供了  Native 加速 功能，它可将常见 AI 负载中的热点方法，替换为预编译的、极 致优化的本地代码实现。这就相当于给 Java 应用的“发动机”换上了 F1 赛车的核心部件，让 JVM 得以在关键链路上发挥出 CPU/GPU 资源的最大潜力。

在当前的大模型浪潮中， 检索增强生成（RAG） 已成为企业构建智能问答、知识库等应用的核心技术。这类应用通常依赖 Elasticsearch 等向量数据库进行高效检索，其性能直接决定了用户体验。Native 加速功能针对性优化了向量检索中的核心计算环节，能够大幅降低检索延迟，提升 RAG 系统的响应速度。在 GIST 数据集上的测试表明， Elasticsearch 的  max_inner_product  和 BBQ  向量检索端到端性能分别提升了 29.2% 和 18.5% ，如下图所示。

同样，在 海量数据处理 领域 ，企业需要利用 Spark 等分布式计算框架进行复杂的数据清洗、特征工程和模型训练。这些任务涉及密集的计算和数据交换，每一分性能提升都意味着成本的节约和效率的飞跃。Native 加速功能为 Spark 的核心实现提供了原生代码级别的优化，让 Java 应用也能享受到极 致的执行效率，从而加速整个数据处理流程。开启加速后，在 TPC-DS 基准评测中， Spark 4.0  总体性能提升 5.2% ，部分关键查询的性能提升甚至 超过了 60% ，如下图所示。

为解决这一问题，Alibaba Dragonwell 21 AI 增强版引入了 热代码重排 ，它的工作模式分为两个阶段：

1.  分析阶段（Training Run） ：在试运行或灰度环境中，收集 Java 应用中热点方法的执行情况，并通过算法智能分析方法之间的关联。

2.  优化阶段（Production Run） ：正式部署时，JIT 编译器利用分析阶段的热点信息，将关联性高的方法编译到物理上连续的内存区域，大幅提升 I-Cache 和 I-TLB 的命中率。

JVM 参数调优一直都是让人头疼的问题，尤其是 GC 相关的参数。对于一个 Java 应用，往往需要结合应用多次运行的状态，耗费数位精通 JVM 的资深工程师的精力，才能找出一套相对合适的 JVM 参数——这对很多中小型企业而言，几乎是不可能完成的任务。

Alibaba Dragonwell 21 AI 增强版包含了一个重磅工具： JTune 。区别于传统的固定规则调优，JTune 内置机器学习模型，可以自动探索 JVM 庞大的参数组合空间，通过“采样-调整-验证”的闭环反馈，为您的特定应用和硬件环境寻找最优的参数配置。

Alibaba Dragonwell 21 AI 增强版适用于以下场景：

• AI 向量检索与 RAG 场景 ：对于构建企业级智能知识库、文档助手、智能问答等 RAG 应用的客户，AI 增强版可组合多种技术，全面提升底层 Elasticsearch 等组件的运行效率。在显著降低检索延迟的同时，提升系统在高并发下的稳定性，确保流畅的用户体验。

• 大数据分析与特征工程 ：对于需要处理海量数据、进行复杂特征工程和数据分析的客户，AI 增强版可系统性优化 Spark 等大数据框架的性能瓶颈，帮助您在不改变业务代码的前提下，有效缩短数据处理周期、降低硬件资源消耗。

• 智驾等大型复杂系统 ：对于代码库庞大、运行时热点分散的智能驾驶、高清地图等核心系统，AI 增强版能有效优化 Code Cache 效率，降低系统 CPU 开销与响应时间，提升系统整体稳定性。

• 追求极 致运维效率的场景 ：对于希望降低 JVM 调优成本、提升运维自动化水平的企业，AI 增强版能与 AIOps 体系结合，将 JVM 从一个需要被动调优的黑盒，转变为一个能够主动自省并与外部系统智能交互的运行时，为实现更深层次的自动化性能优化和容量管理提供坚实基础。

java -XX:+UnlockExperimentalVMOptions -XX:+UseAIExtension \



     -XX:AIExtensionUnit=es_8
.17
 ...

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     -XX:AIExtensionUnit=es_8
.17
 -XX:AIExtensionUnit=spark_4
.0
 ...

Alibaba Dragonwell 21 AI 增强版通过三大技术利器，为企业客户在 AI 时代提供了 极 致性能与极 致易用的完美结合 ：Native 加速、热代码重排与 JTune 智能调优，分别从原生算力、执行效率和运行时配置三个层面协同发力，将复杂的性能优化过程化繁为简。您无需深入 JVM 底层，也能轻松驾驭 AI 负载，获得开箱即用的性能跃升。

这些优化能力，均源自阿里巴巴内部海量业务场景的长期技术沉淀与验证。我们将这些经过严苛生产环境考验的技术成果，转化为标准、易用的产品功能对外输出，希望能帮助更多企业客户从容应对 AI 时代的挑战。这仅仅是一个开始，未来，我们计划将 Native 加速扩展至更多主流的 AI 计算框架与核心组件、进一步简化 Code Cache 布局优化的使用流程、引入更先进的 AI 算法来驱动参数自适应调优、输出更多内部优化，持续提升产品的智能化水平与性能表现。

未来，AI 增强版 JVM 将是 AIOps 体系中不可或缺的一环。我们设想的下一代 Java 运行时，将不再是一个被动执行代码的虚拟机，而是一个具备自主感知、决策和优化能力的智能体。 Native 加速 将不断扩展，覆盖更多主流 AI 框架，为上层应用提供源源不断的算力； 热代码重排 与  JTune  等技术将深度融合，让 JVM 具备更强的自适应能力，根据实时业务负载自动调整运行时状态，实现“无人驾驶”式的性能优化。最终，一个高度智能化的 JVM 由此诞生：它将能够主动向 AIOps 平台暴露更丰富的运行时信息，协同实现更精准的异常检测、故障定位和容量预测，让 Java 技术栈在 AI 时代持续保有强大的生命力。

Alibaba Dragonwell 21 AI 增强版的首 个版本， 很快将以“尝鲜版”的形式与大家见面 ，并在此后随 Dragonwell 正式版同步发布。我们诚邀广大 Java 与 AI 领域的开发者和企业客户下载试用，亲身体验新一代 JVM 为 AI 应用带来的澎湃动力。最后，欢迎 钉钉搜索群号 35434688  加入 Dragonwell 客户支持群。期待您的宝贵反馈，让我们共同推动 Java 在 AI 时代持续进化、再创辉煌！