这篇很短的博文主要介绍我的一个准备思考的方向
我们过去设计的工作流的节点数量一旦超过20个,采用旧的链表-数据库模型来处理,那么运算效率和运算速度会变得比较低下,如果采用矩阵模型,那么节点数
量哪怕超过200个,拓扑结构即使比较复杂,也不会让工作流引擎无法处理,但是矩阵模型存在一个致命的缺点,既单一的矩阵表示法无法在矩阵数据结构中存储
节点的状态值,这就需要对矩阵模型进行改造,这是一个具有一定难度的事情,因为我不太想引入pt网的所谓状态迁移的概念,这样会导致整个流程的数学模型变
得异常复杂,光是描述这样一个流程图,就需要长篇大论。。。像我们这种懒人,实际上还是习惯一上来就写代码,呵呵
估计国内和国外的公司和个人已经有很多人在开始采用GPU系统来做矩阵模型的运算了,而采用GPU做工作流的运算,特别是在大规模节点流程的引擎中使用GPU来做基础运算,我想也许还是一个比较先进的思路
用CUDA系统或者用AMD的stream系统来编程,跑一个节点大于500的流程矩阵模型,应该速度非常快的,而且费用也不会很高,一般用来玩游戏的显
卡估计就够了,四核CPU和GPU系统联合使用,我的估计跑一个数千个节点的流程图,应该是没有问题的,关键是需要我们先动手试试。。。
let's try.................
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