【摘 要】
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近年来,图计算因其在解决实际问题中的广泛适用性而受到广泛关注。广度优先搜索算法是很多图分析算法,例如单一起点最短路径问题和中心度算法的基石。而在加速特定算法的运行速度,提高运行的能量效率方面,现场可编程逻辑门阵列（Fieldprogrammable Gate Array,FPGA）相比于CPU和GPU更有潜力。因此,在FPGA上加速广度优先搜索算法具有重要现实和学术意义。当前FPGA上的广度优先搜
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近年来,图计算因其在解决实际问题中的广泛适用性而受到广泛关注。广度优先搜索算法是很多图分析算法,例如单一起点最短路径问题和中心度算法的基石。而在加速特定算法的运行速度,提高运行的能量效率方面,现场可编程逻辑门阵列（Fieldprogrammable Gate Array,FPGA）相比于CPU和GPU更有潜力。因此,在FPGA上加速广度优先搜索算法具有重要现实和学术意义。当前FPGA上的广度优先搜索算法计算硬件架构主要基于1～2个通道的动态随机存取存储器内存,计算能力受到内存带宽的限制,无法发挥FPGA的高并行度的硬件特点。ScalaBFS是一种面向广度优先搜索算法可扩展的新型加速器,它可以在带有高带宽内存的FPGA平台上随着内存通道的增加甚至卡的数量增加扩展广度优先搜索算法性能。通过利用高带宽内存带来的大量的带宽资源,ScalaBFS可以在U280加速卡上实现高并行度,高性能的单卡系统以及多卡系统。ScalaBFS的高并行度设计主要通过解耦合访存逻辑和计算逻辑来完成,两种逻辑单元之间由顶点调度器交叉网络连接。通过将顶点调度器的交叉网络移植到以太网上,ScalaBFS能够拓展到多卡系统。在单卡实验中,ScalaBFS可以随着内存通道的增加几乎以线性扩展广度优先搜索算法性能。在配置32计算单元和64高带宽内存通道的情况下,单卡ScalaBFS在真实图上可以达到最高19.7GTEPS的BFS性能。与Nvidia V100 GPU上的广度优先搜索算法Gunrock相比,ScalaBFS在稀疏图上的性能与GPU接近,但是性能功耗比是GPU的3～6倍。模拟的双卡实验表明,双卡ScalaBFS在较小（17%）的性能损失和资源占用相近情况下相比单卡可以实现更好的可扩展性和更大的图规模。
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