前言：
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传统的计算平台CPU和GPU存在计算效率低和高功耗的问题，不能很好地满足图计算领域的计算需求。为了解决这一问题，研究者们采用定制硬件平台来进行图数据的处理和算法的加速[2]。其中，基于的图计算加速器因满足复杂性高、数据规模大和基本操作多变的图计算的性能要求[3]受到青睐。
目前，国内外已经存在大量的基于FPGA的硬件加速器。GraphOps[4]提供了一个硬件库，可以让用户快速且轻松地构造用于图分析算法的节能型加速器。FlashGraph[5]在具有极端并行性的SSD文件系统之上实现了图处理引擎，它可以在性能损失最小的情况下利用SSD处理超大规模的图数据。FPGA开发门槛较高，但如果使用ThunderGP[6]，开发人员只需要使用C++编写API函数，ThunderGP就会自动生成一个高性能的加速器，极为方便。大规模世界图往往具有强大的社区结构，其中一小部分顶点比其他顶点的访问频率更高，利用这一潜在局部性，可以大幅提高图计算的性能[7]。除了单机图计算系统，一些典型的分布式的图计算系统，如ForeGraph[8]和FPGP[9]，也可以处理超大规模的数据。
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作者信息：
寇远博，邱泽宇，王 亮，黄建强
(青海大学 计算机技术与应用系，青海 西宁810016)
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