Dataflödesgrafbaserad

Dataflödesgrafbaserad är en arkitektur eller programvarudesign där beräkningar representeras som en graf av operatörer och dataflöden. I en sådan graf är noderna operationer eller enheter som utför beräkningar, medan kanaler mellan noderna bär data från en operation till nästa. Grafen är vanligtvis riktad och fokuserar på databeroenden och flödet av information snarare än kontrollflöde.

Exekveringen i en sådan modell är ofta datadriven: en nod körs när relevant inputdata finns tillgänglig, och den producerade outputen används av efterföljande noder. Detta underlättar parallellisering och möjliggör optimeringar som fusions-, pipelining- och minneshantering. I många tillämpningar används grafbaserad teknik i stor skala, till exempel i maskininlärning där TensorFlow och andra ramverk bygger och kör dataflödesgrafer, eller i bearbetningspipelines som Apache Beam och Google Dataflow.

Användningsområden inkluderar maskininlärning, bild- och signalbehandling, realtidsdatapipelines och simulering av beräkningsprocesser. Fördelar med dataflödesgrafbaserad design är en tydlig representation av beroenden, naturlig parallellisering och ofta enklare optimering av körning och minnesanvändning. Begränsningar inkluderar mindre flexibilitet för komplext kontrollflöde eller dynamiskt beteende, samt potentiell overhead vid små, snabba operationer och ökande komplexitet vid stora grafstrukturer.