ÖzYazılım uygulamalarının performansı, sistem düzeyindeki çeşitli özellikler ile ölçülebilir. Sistem performansı iki ana faktör tarafından belirlenir: veri hesaplama ve hareket kapasitesi. Hesaplama performansı için, merkezi işlem birimi (CPU) mimarisi en önemli faktördür. Bir CPU mimarisi, temel hesaplamaları gerçekleştirmek için aritmetik mantık birimlerini (ALU) kullanır. Bu ALU'ların karmaşıklığı, ilkel aritmetik işlemlerin basamak boyutu ile belirlenir. Bir CPU'nun hesaplama performansı, ALU mimarilerinin performansı ile sınırlıdır. Daha yüksek performans için, CPU çekirdek mimarilerinde artan sayıda ALU kullanılır. Ayrıca, CPU üreticileri, belirli bir sürede gerçekleştirilen işlemlerin sayısını artırmak için çok çekirdekli mimariler tasarlamaktadırlar. Bu iki yaklaşım hesaplama birimlerinin miktarını artırsa da, bu yine de bazı işlem-yoğun uygulamalar için yeterli değildir. Bazı problemler doğası gereği paralelleştirilemezler ve birden çok çekirdek arasında dağıtık olarak çalıştırılmaları zordur. Paralelleştirilebilir sorunlar için bile, çok çekirdekli bir çözüm, çekirdekler arasındaki veri giriş/çıkış sınırlamaları nedeniyle tüm CPU mimarisini yüksek bir yüzdeyle kullanamamaktadır. Veri hareketi için, sistemin bellek hiyeararşisinin yapısı baskın faktördür. Farklı düzeydeki önbelleklerin boyutu (L1, L2 ve L3), DDR arayüzünün bant genişliği (DDR4, DDR5, vb.) işlem-yoğun yazılım uygulamalarının performansını belirler. Özellikle veritabanı uygulamaları büyük miktarda veri içerdiğinden, hız için en önemli faktör bellek arayüzü haline gelir. FPGA mimarilerinin hızlandırıcı olarak kullanımı son zamanlarda işlem-yoğun yazılım uygulamalarında popüler hale gelmektedir. Bu makalede, bir FPGA mimarisinde uygulanan basit bir veritabanı sorgulama uygulaması sunulmuştur. Sonuçlar, büyük miktarda veriyle ilgili sorguları içeren veritabanı uygulamaları için önemli bir performans iyileştirmesi elde edilebileceğini göstermektedir.