1. Böhm A. P. W. Dataflow and hybrid dataflow architecture summary. In: Parallel computer systems: Performance instrumentation and visualization. Eds R. Koskela, M. Simmons. New York: ACM; 1990, pp. 281–286. https://doi.org/10.1145/100215.100286
2. Arvind, Brobst S. The evolution of dataflow architectures: From static dataflow to P-RISC. International Journal of High Speed Computing. 1993;05(02):125–153. https://doi.org/10.1142/S0129053393000074
3. Lee B., Hurson A. R. Dataflow architectures and multithreading. Computer. 1994;27(8):27–39. https://doi.org/10.1109/2.303620
4. Silc J., Robič B., Ungerer T. Asynchrony in parallel computing: From dataflow to multithreading. In: Progress in computer research. Ed. F. Columbus. Commack, NY: Nova Sci. Publ.; 2001, pp. 1–33.
5. Shaw D. E. Anton: A special-purpose machine that achieves a hundred-fold speedup in biomolecular simulations. In: Proceedings of the 22nd International Symposium on High-Performance Parallel and Distributed Computing (HPDC ’13). New York: ACM; 2013, pp. 129–130. https://doi.org/10.1145/2493123.2465528
6. Ertel S., Adam J., Castrillon J. Supporting fine-grained dataflow parallelism in big data systems. In: Proceedings of the 9th International Workshop on Programming Models and Applications for Multicores and Manycores (PMAM ’18). Eds Q. Chen et al. New York: ACM; 2018, pp. 41–50. https://doi.org/10.1145/3178442.3178447
7. 11th IEEE International workshop on data flow models and extreme-scale computing (DFM 2022). IEEE Computer Society. Available at: https://ieeecompsac.computer.org/2022/dfm-2022/ (accessed: 24.12.2025).
8. Stanojević I., Kovačević M., Šenk V. Application of Maxeler DataFlow supercomputing to spherical code design. In: Exploring the DataFlow supercomputing paradigm: Example algorithms for selected applications. Eds V. Milutinovic, M. Kotlar. Cham: Springer; 2019, pp. 133–168. https://doi.org/10.1007/978-3-030-13803-5_5
9. Morgan T. P. Intel’s exascale dataflow engine drops X86 and von Neumann. The Next Platform. 30.08.2018. Available at: https://www.nextplatform.com/2018/08/30/intels-exascale-dataflow-engine-drops-x86-and-von-neuman/ (accessed: 24.12.2025).
10. Левин И. И., Дордопуло А. И., Каляев И. А., Доронченко Ю. И., Раскладкин М. К. Современные и перспективные высокопроизводительные вычислительные системы с реконфигурируемой архитектурой. Вестник ЮУрГУ. Сер. Выч. матем. информ. 2015;4(3):24–39. https://doi.org/10.14529/cmse150303. EDN: UAPQJJ.
Levin I. I., Dordopulo A. I., Kalyaev I. A., Doronchenko Yu. I., Raskladkin M. K. Modern and next-generation high-performance computer systems with reconfigurable architecture. Vestnik YuUrGU. Ser. Vych. Matem. Inform. 2015;4(3):24–39. (In Russ.). https://doi.org/10.14529/cmse150303
11. Дикарев Н. И., Шабанов Б. М., Шмелёв А. С. Использование «сдвоенного» умножителя и сумматора в векторном процессоре с архитектурой управления потоком данных. Программные системы: теория и приложения. 2015;6(4):227–241. EDN: VEDEBV.
Dikarev N. I., Shabanov B. M., Shmelëv A. S. Fused multiply-adders using in vector dataflow processor. Programmnye sistemy: teoriya i prilozheniya = Program Systems: Theory and Applications. 2015;6(4):227–241. (In Russ.).
12. Хилько Д. В., Степченков Ю. А., Шикунов Ю. И., Орлов Г. А. Развитие средств капсульного программирования потоковой рекуррентной архитектуры. Проблемы разработки перспективных микро- и наноэлектронных систем (МЭС). 2018;(3):2–9. https://doi.org/10.31114/2078-7707-2018-3-2-9. EDN: YBTVCP.
Khilko D. V., Stepchenkov Yu. A., Shikunov Yu. I., Orlov G. A. Development of capsule programming tools for recurrent data-flow architecture. Problemy razrabotki perspektivnykh mikro- i nanoelektronnykh sistem (MES) = Problems of Advanced Micro- and Nanoelectronic Systems Development (MES). 2018;(3):2–9. (In Russ.). https://doi.org/10.31114/2078-7707-2018-3-2-9
13. Степченков Ю. А., Хилько Д. В., Шикунов Ю. И., Орлов Г. А. Специализированные преобразователи тегов для рекуррентного обработчика сигналов. Проблемы разработки перспективных микро- и наноэлектронных систем (МЭС). 2020;(2):73–80. https://doi.org/10.31114/2078-7707-2020-2-73-80. EDN: EEGCXJ.
Stepchenkov Yu. A., Khilko D. V., Shikunov Yu. I., Orlov G. A. Specialized tag transformer for recurrent signal processor. Problemy razrabotki perspektivnykh mikro- i nanoelektronnykh sistem (MES) = Problems of Advanced Micro- and Nanoelectronic Systems Development (MES). 2020;(2):73–80. (In Russ.). https://doi.org/10.31114/2078-7707-2020-2-73-80
14. Климов А. В., Левченко Н. Н., Окунев А. С., Стемпковский А. Л. Суперкомпьютеры, иерархия памяти и потоковая модель вычислений. Программные системы: теория и приложения. 2014;5(1):15–36. EDN: SCYVJZ.
Klimov A. V., Levchenko N. N., Okunev A. S., Stempkovskij A. L. Supercomputers, memory hierarchy and dataflow computation model. Programmnye sistemy: teoriya i prilozheniya = Program Systems: Theory and Applications. 2014;5(1):15–36. (In Russ.).
15. Smith K. C., Sedra A. S. Associative memory. In: Encyclopedia of Computer Science. Eds A. Ralston et al. Hoboken, NJ: John Wiley and Sons; 2003, pp. 105–106.
16. Nagakarthik T., Choi J. R. A 500-MHz high-speed, low-power ternary CAM design using selective match line sense amplifier in 65nm CMOS. In: 2015 6th International Conference on Information and Communication Systems (ICICS). Amman: IEEE; 2015, pp. 60–63. https://doi.org/10.1109/IACS.2015.7103202
17. Стемпковский А. Л., Левченко Н. Н., Окунев А. С., Цветков В. В. Параллельная потоковая вычислительная система – дальнейшее развитие архитектуры и структурной организации вычислительной системы с автоматическим распределением ресурсов. Информационные технологии. 2008;(10):2–7. EDN: KGDBFJ.
Stempkovsky A. L., Levchenko N. N., Okunev A. S., Tsvetkov V. V. Parallel dataflow computing system – the further development of architecture and the structural organization of the computing system with automatic distribution of resources. Informatsionnye tekhnologii = Information Technologies. 2008;(10):2–7. (In Russ.).
18. Климов А. В., Окунев А. С. Графический потоковый метаязык для асинхронного распределенного программирования. Проблемы разработки перспективных микро- и наноэлектронных систем (МЭС). 2016;(2): 151–158. EDN: WQSJBD.
Klimov A. V., Okunev A. S. A graphical dataflow meta-language for asynchronous distributed programming. Problemy razrabotki perspektivnykh mikro- i nanoelektronnykh sistem (MES) = Problems of Advanced Micro- and Nanoelectronic Systems Development (MES). Selected articles of MES conference. 2017;(2):65–71. EDN: ZHNTXH.
19. Levchenko N. N., Okunev A. S., Zmejev D. N., Klimov A. V., Stempkovsky A. L. Organization of computations in conditions of limited amount of content addressable memory in the parallel dataflow computing system “Buran”. Problemy razrabotki perspektivnykh mikro- i nanoelektronnykh sistem (MES) = Problems of Advanced Micro- and Nanoelectronic Systems Development (MES). Selected articles of MES conference. 2019;(2):52–57. https://doi.org/10.31114/2078-7707-2019-2-52-57. EDN: YENYYO.
20. Змеев Д. Н. Средства проектирования высокопроизводительных потоковых вычислительных систем. Проблемы разработки перспективных микро- и наноэлектронных систем (МЭС). 2016;(2):159–163. EDN: WQSJBN.
Zmejev D. N. Design tools of high-performance dataflow computing systems. Problemy razrabotki perspektivnykh mikro- i nanoelektronnykh sistem (MES) = Problems of Advanced Micro- and Nanoelectronic Systems Development (MES). 2016;(2):159–163. (In Russ.).