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JVM 的执行速度一直为人所诟病。虽然 Hotspot 机制可以将一些对运行效率有影响的代码编译成 Native Code，从而在一定程度上加速 Java 程序的执行速度，但毕竟无法优化所有的逻辑。另外，Garbage Collector（GC）在帮助程序员管理内存的同时，其实也束缚了程序员的手脚，毕竟是否需要垃圾回收并不是程序员说了算；而在其他语言如 C/C++ 中，我们可以 free 掉内存块。
对于机器学习/深度学习来说，优化迭代的过程往往非常耗时，也非常耗资源，因此尽可能地加速迭代过程十分重要。运算速度也往往成为评价一个开源库质量高低的指标之一。鉴于 JVM 自身的局限性，Deeplearning4j 的张量运算通过 ND4J 在堆外内存（Off-Heap Memory/Direct Memory）上进行。