2111-数据流语言设计-version1
初衷
为了研究为什么需要做数据流，什么应用需要数据流这个问题，我个人经历了一段时间的思考。 参考学习了COStream项目： 流程序，即有序处理数据序列的程序 COStream编程语言是一种面向并行体系结构的高性能流编程语言，采用同步数据流图的计算模式，即程序实现了一些独立的结点(为独立计算单元，COStream中称为actor)，这些结点通过输入和输出通道进行数据传递(即actor的输出边和输出边)，这些节点一起组成了代表整体运算的流图。
COStream语言的主要目的是:
- 在多核架构下揭露并利用流程序固有的并行性
- 自动实现特定域中流应用专家进行的优化
- 提高程序员在流域中的工作效率
COStream如何实现程序的并行:
- 任务划分
给数据流图中的各结点分配处理器核（核的总个数由后台程序员确定），一个结点对应一个核，一个核可对应多结点，使各核的计算量大致相同，总通信开销尽量小。 - 阶段赋值
给数据流图中各结点分配阶段号（总的阶段号由编译器决定），使每一阶段的总工作量大致相同，前一阶段的结点所需数据不依赖后一阶段中结点的输出。 - 软件流水
采用软件流水技术，实现并行。其中，软件流水中第n阶段执行阶段号为n的结点。
适用于数据流的应用： - 大的数据流 适合COStream应用的最根本特征体现在其在一个大数据序列(甚至是无穷的)，即数据流上进行操作，数据流中的每一个数据项在有限的时间内被处理，然后被丢弃。
独立的数据流结点 从概念上说，一个流的计算体现在该程序中数据流的转换。我们定义数据流的基本计算单元为actor：在每次执行阶段中，从输入流中读一个或多个数据项，对其进行计算，然后将一个或多个计算结果写入到输出流中。Actor通常都是独立和自足的，即没有包含对全局变量和其他actor的引用。一个流程序就是由一系列的actor组成的数据流图，其中一些actor的输出将是另外一些actor的输入。
一个稳定的计算模式 在程序稳态执行的过程中，数据流图的结构通常是不变的。即，一系列确定的actor将按照一个有序的顺序反复执行，给定一个输入数据流，将产生一个输出数据流。
滑动窗口的计算 数据流中的每一个值通常都会被同一个actor在连续的执行中所检测，也被称为滑动窗口。滑动窗口的例子包括生物序列分析、自然语言的处理、图像的处理（锐化、模糊化等）、网络数据包的检测等。
偶尔的流外通信 除了大容量的数据流将从一个actor流向另一个actor，actor也将通信一些少量的控制信息在一些罕见的不规则的基础上。例如：改变手机的音量，在屏幕中打印错误信息，或者改变自适应FIR actor中的系数。 这些信息通常和数据流中的数据相同步，例如调频电台在数据流中的某个特定点的传输时改变其频率。
高性能的期望 通常一些数据流程序需要满足实时性的限制，因此效率（延迟和吞吐量反面）是主要的考虑因素。另外有一些嵌入式的流程序将用于手机环境中，因此电量消耗，存储限制，代码大小限制等也很重要。
一个粗糙的设计
我们研究数据流有3个主要问题需要解决：
- 问题的描述和设计模式（数据描述方法）
- 任务划分和分配方法（数据流动方法）
- 任务执行需要的数据传输问题（数据依赖分析）
个人选择对应的三项研究分别为： 1. OP2 ： 数据描述 2. SVF ： 数据依赖分析 3. COStream ：数据流动方法
这种时候必要的时候需要设计多级编译： 1. 第一级编译 (Data Compiler) ： 原有程序不需要改动，将他编程更“规范”的数据描述模式 2. 第二级编译（Dependencies Compiler）：如果程序需要流动，涉及依赖的部分需要复用数据和资源，这一部分需要通过旁路(Bypassing)处理 3. 第三级编译（Flow Compiler）：将已经处理好依赖的部分编程更加适合计算的数据流，交付给具体的runtime
我们暂时借用OP2的基本数据设计模式： OP2 详情参考 [[2110-OP DSL]]
详细设计
数据编译设计
个人认为，数据编译设计最基本的单元是：数据元素、数据块
元素顾名思义，即为单个的item，从简设计，目前只提供：16/32/64 bits integer