TBB中数据流图和依赖图之间的区别是什么

Question

我已阅读过有关data flow graph和dependence graph的信息 Intel TBB Tutorial，对这两个概念感到有些困惑。

我可以说data flow graph和dependence graph之间的主要区别在于是否有明确的共享资源？

但似乎我们可以使用dependence graph使用伪消息实现function_node，或使用共享全局变量data flow graph实现continue_node。

Answer 1

function_node接受continue_msg输入和continue_node之间的差异是接收消息时的行为。这是＆＃34;依赖图的概念的结果。＆＃34;

依赖图的概念是图表传递的唯一信息是任务的完成。如果您有四个任务（A，B，C，D）都在相同的共享数据上运行，并且在启动C或D之前必须完成任务A和B，则定义四个continue_nodes并附加节点A到C和D的输出，以及B的输出。您也可以创建一个broadcast_node<continue_msg>并将A和B作为后继附加到它。 （计算中使用的数据必须通过其他方式访问。）

要启动图表，您需要try_put continue_msg broadcast_node。 broadcast_node向每个后继者（A＆amp; B）发送continue_msg。

continue_nodes A和B每个都有1个前任（broadcast_node。）在接收到等于其前任计数（1）的continue_msgs个数时，它们排队等待执行，使用并更新表示计算状态的数据。

当continue_node A完成时，它会向每个后继者发送continue_msg，C＆amp; D.这些节点每个都有两个前驱，因此它们在接收此消息时不执行。他们只记得他们收到了一条消息。

当continue_node B完成时，它还会向C和D发送continue_msg。这将是每个节点接收的第二个continue_msg，因此任务将排队以执行其function_bodies。

continue_nodes仅使用图表来表达此顺序。没有数据从节点传输到节点（超出了前任完成的信号。）

如果图表中的节点function_nodes接受continue_msgs而不是continue_nodes，则broadcast_node获得continue_msg的反应将为

1. broadcast_node会将continue_msg转发给A和B，并且每个人都会执行他们的function_bodies。
2. 节点A将完成，并将continue_msgs传递给C和D.
3. 收到continue_msg后，任务将排队等候执行C和D的function_bodies。
4. 节点B将完成执行，并将continue_msg转发给C和D.
5. C和D，在接收到第二个continue_msg时，会将任务排队，以便第二次执行它们的function_bodies。

上述通知3. function_node每次收到continue_msg时都会做出反应。 continue_node知道它有多少个前辈，只有当它收到的continue_msgs个数等于它的前辈数时才会做出反应。

如果在计算中使用了很多状态，并且如果很好地理解了任务序列，则依赖图很方便。 ＆＃34;共享状态＆＃34;的想法并不一定要求依赖图的使用，但依赖图不能传递任何东西，除了所涉及的工作的完成状态，因此必须使用共享状态来传递其他数据。

（请注意，我上面描述的完成顺序只是一种可能的顺序。节点B可以在节点A之前完成，但操作顺序类似。）