Алгоритм прямого распространения в парадигме потока данных

В статье рассматриваются вопросы разработки и реализации алгоритма прямого распространения в парадигме управления вычислениями потоком данных. Принципы управления вычислениями потоком данных (dataflow) существенно отличаются от традиционного управления потоком команд (control-flow), как и сама парадигма программирования потоков данных отличается от императивной. Программы, созданные в потоковой парадигме, являются изначально параллельными благодаря тому, что параллелизм задачи извлекается из потока данных автоматически на аппаратном уровне. В статье представлено подробное описание потокового алгоритма прямого распространения, который реализован в потоковой программе, предназначенной для исполнения на параллельной потоковой вычислительной системе «Буран». Потоковая программа отличается компактностью и универсальностью кода. Она автоматически масштабируется на всю систему, а ее программный код не содержит ссылок на библиотечные функции и базируется исключительно на базовых арифметических операциях, таких как сложение, умножение и сравнение. Программа способна обрабатывать персептроны любой размерности без модификации и перекомпиляции программного кода. Размер и структура обрабатываемого персептрона определяется начальными данными. В экспериментальной части статьи продемонстрирована высокая адаптивность потоковой программы к обработке больших объемов непрерывно поступающих данных. Дана оценка применимости потоковой модели вычислений для решения нейросетевых задач.