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Oct 20, 2024 04:42 PM
行业痛点 需求分析 基于数据流理论的解决方案 挑战与创新
讲者简介：毛睿，男，教育部长江学者奖励计划特岗学者，深圳大学特聘教授，博导，主要研究方向是通用大数据处理和高性能计算；97年和00年在中国科学技术大学获计算机科学学士和硕士，06年和07年在美国得克萨斯大学奥斯汀分校获统计学硕士和计算机科学博士，07～10年在甲骨文美国公司从事数据库研发；10年加入深圳大学，现任深圳大学大数据系统计算技术国家工程实验室副主任，深圳计算科学研究院执行院长、广东省普及型高性能计算机重点实验室主任、广东省国产高性能数据计算系统工程技术研究中心主任、深圳市服务计算与应用重点实验室主任；中国计算机学会杰出会员，理事，深圳分部主席，大数据专家委副主任，数据库专委常委；深圳市计算机学会副理事长；先后主持10余个国家级项目；提出了应对多样性挑战的大数据泛构模式，建立了基于度量空间的通用大数据管理分析理论框架；获2014教育部科技进步二等奖、2016军队科技进步二等奖、2021广东省教学成果一等奖、2022国家教学成果二等奖、2023“全国高校黄大年式教师团队”、2023中国计算机学会自然科学二等奖；深圳市高层次专业人才、深圳市“孔雀计划”海外高层次人才。
📝 主旨内容
分析人工智能行业的三大枷锁
一个是开发的成本很高，一个人员贵，一个是硬件贵。这三个贵导致了我们现在人工智能的这个行业很难做到白菜价，很难走入寻常百姓家，限制了这个行业的发展。
行业痛点
场景复杂
业务相关的结果缺失
硬件异构
需求分析
面向业务的分析结果
实时、高并发的流式计算需求
面向不同场景的灵活性、普适性
引出基于数据流的解决方案
基于数据流理论的解决方案
基于控制流（Control Flow）和基于数据流（Data Flow）是两种不同的计算机程序设计范式，它们在如何处理任务和数据方面有着根本的区别。
- 基于控制流：在这种范式下，程序的执行是由明确的指令序列和控制结构（如循环、条件分支等）决定的。程序按照预定的顺序执行指令，控制流决定了程序的执行路径。这是传统程序设计中最常见的范式，比如C语言和Java。
例子：想象一个简单的灯控制系统。你有一个开关，当你按下开关时，灯就亮了；当你再次按下开关时，灯就灭了。这里的控制流是按下开关，这个动作决定了灯是亮还是灭。
- 基于数据流：在这种范式中，程序的执行不是由指令序列决定的，而是由数据的流动驱动。程序由一系列的数据处理节点组成，每个节点根据可用数据执行操作。当数据到达节点时，节点就会执行其操作，然后将结果传递到下一个节点。这种范式在并行计算和反应式编程中较为常见。
例子：想象一个自动温控系统。这个系统有一个温度传感器，当室内温度低于设定值时，传感器会发送信号让暖气打开；当室内温度高于设定值时，暖气会关闭。这里的操作完全由数据（即当前温度）驱动，而不是由某个预设的控制流程。
这两种范式的联系在于它们都是为了完成特定任务而设计的程序结构，但处理任务的方式不同。基于控制流的程序更注重指令的执行顺序，而基于数据流的程序更注重数据的流动和处理。在实际的软件开发中，这两种范式经常会结合使用，以适应不同的编程需求和优化性能。
数据流编程 (Dataflow Programming) 是一种编程范式，其中程序的执行是由数据在系统之间的流动决定的。在这种模型中，程序被认为是一系列操作的网络，数据通过网络流动并在每个节点上被处理。数据流编程的优点包括：
- 并行性：由于节点通常是独立的，因此可以很容易地在多处理器系统中并行执行。
- 灵活性：数据流模型可以动态地重新组织，以适应不同的输入和计算要求。
- 直观性：数据流图可以直观地表示数据和计算之间的依赖关系。
控制流编程 (Control Flow Programming) 是现代编程语言常见的范式，它更加关注程序的控制结构，比如条件语句、循环和函数调用。程序执行的顺序是由代码中的控制语句决定的。其特点包括：
- 结构化程序设计：程序由一系列执行步骤组成，逻辑清晰，易于遵循。
- 调试和错误处理：由于执行顺序是确定的，使得调试过程和错误处理变得相对容易。
比较和使用场景
两者的使用依场景而定：
- 必须处理大量并行数据时：数据流编程可能更为适合，特别是在处理图像、声音、信号处理或实时数据方面。
- 执行顺序和复杂逻辑决策非常关键时：控制流编程则是更好的选择，例如在需要大量条件分支、循环和抽象层次的传统应用程序开发中。
根据运行时的情况动态编译、调度和执行的方法。与传统的顺序程序相比，数据流可以更高效地利用资源，并提供更聪明的调度。
HPC(High Performance Computing)高性能计算
挑战与创新
开发中控芯片，去除CPU的中心化
🤗 总结归纳
流枢阁
📎 参考文章
- 作者:ziuch
- 链接:https://ziuch.com/article/base-on-data-flow-AI-system
- 声明:本文采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议，转载请注明出处。
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