分布式 CILP 算法的并行效率还真不错，用的是主从式的静态负载平衡，搭配 C3 模型和元学习技术，蛮有意思的设计思路。如果你对关系数据挖掘感兴趣，这篇文章可以给你不少启发。是在多节点执行任务时，怎么让资源用得更顺、响应更快，这里讲得还挺细的。

CILP的并行版本在 COW 机群上跑得还蛮稳，效率提升。用到了元学习技术来适配模型，负载分配靠静态策略做的，还挺聪明的，省了不少资源调度的麻烦。实验数据也给了，速度快，平衡性也不错。

哦对了，搞分布式逻辑程序设计的可以看看，尤其是在做大规模关系推理的场景下，比如自动推荐系统、知识图谱挖掘那类项目，这种方式挺实用。用上并行 CILP，跑大数据集也没那么吃力了。

如果你平时在玩Hadoop、Spark、或者做分布式数据库的，像HBase、Redis集群，这篇文章的思路可以借鉴一下。想深入的话，下面这些相关文章也可以点进去看看，多技术细节讲得还挺明白的。