图计算解决的问题是如何高效地处理大规模图数据。图计算，便是以图作为数据模型来表达问题并予以解决的这一过程。以高效解决图计算问题为目标的系统软件称为图计算系统。
图计算的兴起及飞速发展很大程度上得益于图结构灵活的表达能力及其广阔的应用前景。以CPU为代表，遵循统一化设计理念、广泛通用于各类计算领域的传统处理架构在新的需求面前逐渐陷入困境。存在着并行效率低、访存随机性强、数据冲突频度高以及计算传输比低等突出问题。为此，学术界和工业界涌现出了大量面向图计算的行编程范式、算法模型和处理框架等方面的研究这些系统软件层面的进展固然对解决上述通用处理架构中存在的问题起到了很好的缓解作用，但是图计算的性能仍普遍受制于底层处理架构。
研究表明，即使综合运用目前先进的图计算优化技术并将贡献发挥到极致，图计算仍存在至少35%的性能损耗，这一损耗在处理稀疏型幂律图时尤为明显；更重要的是。由于图数据的频繁移动，功耗方面的表现更为糟糕。因此，开展处理架构创新驱动的“面向图计算的领域专用加速器研究”对提升图计算的处理能力有着颇为重要的现实意义。
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