узел fib (входы: токен A, токен B)
Легко видеть, что граф состоит из (MAX_I-2) одинаковых узлов, отличающихся только значениями контекста (цифры под изображением узла). Логика работы узла (в псевдокоде) будет выглядеть так:
Построим потоковый граф вычислений:
Вычисление чисел Фибоначчи является класическим примером цикла с зависимостью итераций по данным. N-ное число равно сумме (N-1)-го и (N-2)-го:
Рассмотрим более подробно работу контекста на примере организации циклов. Напомню, контекст ЂЂЂ это поле в структуре токена, однозначно определяющее экземпляр узла dataflow-графа. В случае с циклами контекстом будет являться номер итерации.
В дополнение к вышесказанному: реализация циклов в динамических потоковых системах
В статьи мы рассмотрели основные отличия архитектуры потока данных (dataflow) от архитектуры потока управления (controlflow), совершили экскурсию в 1970-е, когда появились первые аппаратные dataflow-машины и сравнили статическую и динамическую потоковые модели вычислений. Сегодня я продолжу вас знакомить с dataflow-архитектурами. Добро пожаловать под кат!
Dataflow-архитектуры. Часть 2 / Хабрахабр
Комментариев нет:
Отправить комментарий