24、FPGA-Based Hardware Accelerators for Graph Algorithms

FPGA-Based Hardware Accelerators for Graph Algorithms

1 图算法背景

图算法是计算机科学中的一个重要领域，广泛应用于社交网络分析、推荐系统、基因组学等领域。随着图数据规模的不断扩大，传统的基于CPU的图算法处理方式逐渐难以满足实时性和效率的要求。为此，基于FPGA的硬件加速器成为了提升图算法性能的有效手段。

1.1 传统图计算算法

传统图计算算法主要包括广度优先搜索（BFS）、深度优先搜索（DFS）、最短路径算法（如Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法）以及连通分量算法（如Tarjan算法）。这些算法通常用于处理静态图，但在动态图或大规模图中，计算复杂度较高，难以实现实时处理。

1.2 图神经网络算法

近年来，图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）作为一种新兴的深度学习模型，逐渐成为处理图数据的重要工具。GNNs通过在网络结构中传播节点信息，可以有效地捕捉图结构中的复杂关系。常见的GNN模型包括图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）等。与传统图算法相比，GNNs在处理大规模动态图时表现出更强的鲁棒性和泛化能力。

2 图算法模型

图算法的实现离不开合适的计算模型。根据图数据的特性和计算需求，图算法模型可以分为同步和异步两种计算方法。

2.1 图计算模型

图计算模型决定了图算法的执行方式。常见的图计算模型包括：

• 顶点中心模型 ：以顶点为中心，每个顶点独立执行计算，适用于并行