现代科学研究对高性能计算机的依赖程度越来越高。当应用程序的计算、访存和通讯特征和目标硬件平台不匹配时,通用高性能计算机的实际性能会大为降低。专用高性能计算机系统以分析应用程序特征为基础,通过各种权衡和取舍,可以达到和应用程序特征的匹配。面向领域的高性能计算机研究是目前系统发展的重要趋势之一。　　 流式应用程序具有广泛的应用背景。本文选择流式应用程序作为专用高性能计算机的研究对象,重点分析了两个典型应用程序:冷冻电镜三维重构和高通量基因序列比对。通过提取计算模式和访存模式,设计加速器部件和内存控制器,实现了对应用程序中热点区域的有效加速。　　 本文系统地研究了一种面向流式应用程序的可重构加速器结构,包括粗粒度计算流并行优化、内存予系统、计算模块自动化生成等关键技术。在一款自主研发的FPGA加速卡上进行了工程实现,通过和商用多核处理器以及GPU的性能比较,证明本文提出的加速器结构有明显的加速比和功耗比优势。　　 本文主要研究成果如下:　　 1.提出一种面向流式应用的粗粒度可重构加速器结构。　　 2.为了提升在上述加速器结构上流式应用程序执行性能,提出了两个优化程序粗粒度任务级并行性的方法:基于分离计算模式和访存模式的粗粒度并行优化;基于分层程序优化的应用程序计算流改写。　　 3.对冷冻电镜三维重构和高通量基因序列比对两个典型流式应用程序的加速。　　 4.研究了粗粒度计算模块自动生成技术,其中面向FPGA的质数基实数二维FFT计算单元生成方法具有创新性。　　 5.在并行基因序列比对加速器设计实现中,新的Hash索引和压缩算法,以及带有广播通道的脉动阵列结构具有创新性。