图是一种应用广泛的数据结构,可以把现实中很多问题抽象为图问题来进行分析和计算。把大量个体看作节点,各个节点之间可能产生关系,这种个体和个体之间的关系就可以用图的形式表示出来。比如说社交网络、网页链接、物流路径等,这些都是利用图数据来分析计算现实中的问题。图的应用不仅广泛,而且图的规模也越来也大。而目前多数的图计算系统都是分布式系统,需要多台服务器共同工作,使用起来需要较高的成本。如何在单机系统下高效的对图数据进行计算是一个紧迫而且有价值的问题。针对该问题本文设计出了基于Intel Xeon Phi协处理器的单机图计算系统,该系统可以充分利用Intel Xeon Phi多核多线程的优势来解决图计算问题。图计算是顶点之间需要高度并行和多次迭代计算的问题,目前还没有针对Intel Xeon Phi协处理器做出的图计算的研究。本文主要工作和创新点如下。首先将图计算应用到Intel Xeon Phi协处理器上面,提出了基于Intel Xeon Phi协处理的图计算模型PhiCom,它充分利用了Intel Xeon Phi协处理器的多核多线程优势,将计算过程高度并行化。其次本文提出一种基于向量计算的图计算模型LCUVector计算模型,这种计算模型可以更好的利用Intel Xeon Phi协处理器的的向量处理能力,提高图计算的速度。最后对系统进行了优化,详细研究了数据对齐、指令预取、流存储等方面对系统的影响,并且通过实验都使系统的性能达到最优。通过实验表明,本文提出的基于Intel Xeon Phi协处理器的单机图计算系统明显优于其他单机图计算系统。在图数据规模比较小的时候速度比其他单机图计算系统提高至少一倍,当图数据比较大的时候能够获得两倍以上的速度提升。