电子系统结构的高度集成化、功能的一体化给系统设计提出了挑战，体积、重量和功耗的约束使得电子系统小型化设计技术更具有挑战性。CMP（Chip Multiprocessor，单芯片多核处理器）、SiP (System in Package，系统封装)、MEMs（Micro-Electro Mechanical System，微电子机械系统）和NEMs（Nano-Electro Mechanical System，纳电子机械系统），3D（ThreeDimension，三维）集成等技术成为集成电路设计领域重要的研究方向。人们对于便捷性和低碳性的追求，以前从不计较成本的HPC也开始关注单位空间、单位功耗、甚至单位资金投入所产生的计算速度等指标。使得高密度计算（High Density Computing，HDC）成为继高性能计算（High Performance Computing，HPC）之后又一个重要的研究方向。从目前发展情况来看，CMP已经成为推动HPC和HDC继续进步的核心技术。本文依据HDC应用需求，研究CMP设计、评估和计算优化问题。主要内容包括：（1）首先讨论了并行计算、高性能计算、多核计算等相关概念，以多核系统为支撑平台，提出了高密度计算（HDC）问题，给出了HDC的主要特征和所要研究的主要问题，提出了多核系统的评测问题。以数值计算中最具代表性的矩阵类任务作为研究对象，讨论了矩阵运算的一些基本问题，尤其是矩阵的分块运算和复杂度分析，分析了并行矩阵类任务的多核计算方法，为多核系统与矩阵类任务结合的问题研究给出了研究思路。（2）在分析单芯片多核处理器结构和当前研究状况的基础上，给出了CMP的发展趋势和典型结构，即小核大数量处理器核、阵列和层次型簇结构，阐述了CMP体系结构的主要类型和基本设计原则，对并行计算模型、结构扩展和评估方法进行了理论分析；提出了“三维相邻码”概念和两种“扩展3D Gray码”的编码方法，即坐标扩展法和层扩展法，并分析了三维相邻码的特点和规律；提出了真正意义上的三维簇结构的3D NOC架构，即“三维星形簇（3DStar Cluster,简称3D SC）结构”。3D SC的NOC架构、节点编码和模型描述方法的提出和应用对于3D NOC的定量研究和分析具有重要的理论意义和使用价值。（3）设计了兼容于MIPS指令集的单核RISC处理器，在此基础上实现了一种基于层次化AHB总线的四核处理器FPGA原型设计。探索了处理器结构的扩展性以及提高处理器整体性能的设计方法，利用多维矩阵相乘验证了系统性能和计算能力。实验结果表明，随着矩阵阶数的增加，多核处理器的加速比随之升高，印证了“处理器数的增加与问题规模的增加要保持平衡”的多核计算理论。（4）随着核数量的增加，多核系统的任务调度与映射技术的重要性突显出来。本文在分析多核系统的并行调度技术和任务映射技术基础上，给出了层次化任务分解方法，重点讨论了矩阵类任务的等时间复杂度的分块计算，提出了基于嵌入式监控子网的动态任务调度技术。监视子网可以提供数据流信息，用于数据流的智能监控和处理，为提高控制过程可视化和自动化提供了可能。（5）在3D NoC设计中，随着节点数量的增加，路由设计和低功耗设计是两个关键技术。本文在分析NoC及3D互连集成基本问题的基础上，给出了低功耗研究的基本思路，重点讨论了3D NoC的路由和3D NoC的低功耗模型，给出了3D NOC路由分析和低功耗分析方法。（6）在多核平台上进行复杂信号处理是一个牵涉面很广的工程问题。本文针对并行计算和多核平台特点，对合成孔径雷达（SAR）信号处理的复杂性问题、任务分解方法、算法流程等问题进行了分析。主要分析了SAR回波信号模型和信号模拟算法，分析了回波模拟数值计算的计算量和存储量，给出了SAR回波模拟的几种并行计算和任务分解方法，以及在簇结构多核平台上进行计算的任务和流程分析。本文的主要创新点及其意义：（1）研究领域创新。提出了高密度计算的概念，将高密度计算与多核计算作为一个重要的研究领域。本文以此为切入点，对多核计算、多核系统评测和多核系统设计几个重要问题进行了研究。其意义在于，提升了多核系统设计和高速计算研究的针对性。（2）理论创新。提出了真正意义的三维(3D)簇的NOC结构，即三维星型簇（3D SC）结构，针对该结构首次提出了三维相邻编码概念和两种扩展三维格雷（3D Gray）编码方法。其意义在于，可以将3D NOC的大数量节点的几何互连关系转换为数组关系，便于几何模型的数值化抽象。（3）方法创新。提出了基于嵌入监控子网的动态任务调度方法，这个思路可望作为多核计算中智能调度和自动化控制的硬件基础。其意义在于，便于建立动态数据流采集和控制的闭环系统，使得现代控制论技术用于多核数据流分析和控制成为可能。