TornadeVM

Publié le 22 décembre 2025 à 02h30. La semaine écoulée a été riche en nouveautés pour l’écosystème Java, avec des mises à jour majeures pour GlassFish, WildFly, TornadoVM et Kotlin, ainsi que des correctifs de sécurité importants pour Vert.x.

GlassFish 8.0.0 est officiellement sorti, apportant des corrections, des améliorations de dépendances et une prise en charge accrue des technologies Jakarta.
La première version bêta de WildFly 39 introduit des configurations TLS améliorées et une compatibilité avec les dernières spécifications Jakarta EE.
Kotlin 2.3.0 offre une meilleure prise en charge du JDK 25 et des améliorations significatives pour Kotlin/Wasm et Kotlin/JavaScript.

Les développeurs Java ont également eu accès à de nouvelles versions préliminaires des JDK 26 et 27, permettant de tester les dernières fonctionnalités et de signaler d’éventuels problèmes. La construction 29 du JDK 26 et la construction 3 du JDK 27 incluent des correctifs pour divers bugs, comme détaillé dans les notes de version du JDK 26 et les notes de version du JDK 27. Les contributeurs sont encouragés à signaler les anomalies via la base de données de bogues Java.

Du côté des frameworks, Spring Shell 4.0.0 RC1 propose de nouvelles fonctionnalités d’autocomplétion et de validation des commandes, tandis que Micronaut 4.10.5 apporte des corrections de bugs et des mises à jour pour le module Micronaut Data. Hélidon 4.3.3 améliore l’efficacité de la sortie Prometheus et optimise la gestion des threads. Hibernate Reactive 4.2.0 Final s’aligne sur Hibernate ORM 7.2.0.Final et apporte des améliorations à la gestion des transactions. Hibernate Search 8.2.0 Final offre une compatibilité accrue avec Hibernate ORM 7.2.0.Final et un nouveau client REST enfichable pour Elasticsearch.

TornadoVM, la machine virtuelle Java optimisée pour l’exécution de charges de travail GPU, a publié la version 2.2.0, avec des contrôles de compatibilité multiplateforme et la possibilité de configurer explicitement les indicateurs du compilateur CUDA JIT. Les développeurs peuvent désormais utiliser TornadoVM via SDKMAN, comme annoncé par l’équipe. Un article d’InfoQ détaille les avancées de la récente version 2.0 de TornadoVM.

Enfin, les versions 5.0.6 et 4.5.23 d’Eclipse Vert.x corrigent une vulnérabilité critique ( CVE-2025-67735) affectant Netty, une bibliothèque réseau utilisée par Vert.x. Les notes de version sont disponibles pour la version 5.0.6 et pour la version 4.5.23.

Publié le 17 décembre 2025 à 06:01:00. Le projet TornadoVM, une solution open source visant à accélérer l’exécution de programmes Java sur divers types de matériel, a franchi une étape importante avec la sortie de sa version 2.0, particulièrement pertinente pour les développeurs de modèles de langage de grande taille (LLM).

La version 2.0 de TornadoVM permet d’accélérer automatiquement les programmes Java sur les processeurs multicœurs, les GPU et les FPGA.
Le projet propose deux API pour l’expression du parallélisme : l’API Loop Parallel, simple d’utilisation, et l’API Kernel, plus explicite et de type GPU.
Une bibliothèque complète d’inférence LLM, GPULlama3.java, est désormais disponible, offrant des performances améliorées et une configuration simplifiée.

TornadoVM ne se substitue pas aux machines virtuelles Java (JVM) existantes, mais vient enrichir leurs capacités en permettant de décharger du code Java vers des accélérateurs matériels, tout en gérant la mémoire entre Java et ces derniers. Cette fonctionnalité est essentielle pour les charges de travail modernes dans le cloud et le domaine de l’apprentissage automatique.

Le projet, développé par le laboratoire Beehive de l’Université de Manchester, compile le bytecode Java en temps réel, en utilisant l’un des trois backends disponibles : OpenCL C, NVIDIA CUDA PTX et le format SPIR-V. Les développeurs peuvent choisir le backend le plus adapté à leur configuration matérielle.

TornadoVM excelle particulièrement dans les calculs parallèles, notamment ceux présents dans les applications matricielles telles que l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond. D’autres domaines d’application incluent les simulations physiques, les applications financières (comme le modèle de Black-Scholes) et le traitement d’images, du langage naturel et du signal.

GPULlama3.java, la bibliothèque d’inférence LLM construite avec TornadoVM, a bénéficié d’améliorations significatives en termes de performances, avec un gain d’environ 30 % sur les GPU NVIDIA (en nombre de jetons par seconde). Elle prend en charge plusieurs modèles quantifiés FP16 (virgule flottante 16 bits) et 8 bits, allant de quelques milliards à plusieurs dizaines de milliards de paramètres. La configuration est également simplifiée grâce aux nouveaux SDK TornadoVM, éliminant la nécessité de configurations GPU complexes. La bibliothèque fonctionne avec NVIDIA PTX, OpenCL et, pour la première fois, Apple Silicon. Elle est également compatible avec Quarkus et LangChain4j.

Pour faciliter le développement avec TornadoVM, l’équipe a également créé TornadoInsight, un plugin pour IntelliJ IDEA qui améliore l’expérience utilisateur. De plus, TornadoVM devrait bientôt être disponible via SDKman, et les composants JNI seront migrés vers la nouvelle API FFM.

Les développeurs intéressés peuvent consulter le dépôt GitHub du projet pour plus d’informations et pour contribuer à son développement.

InfoQ avait déjà couvert le projet en 2020 et en 2022.

Résumé des actualités Java : GlassFish, TornadoVM, Spring Shell, WildFly, Hibernate, Kotlin

TornadoVM 2.0 apporte l’accélération automatique du GPU et la prise en charge LLM à Java