在过去近二十年时间里，超级计算机的计算能力呈指数增长，现已向百亿亿次量级（E级）迈进。巨大的挑战和机遇伴随着大规模的异构系统环境而到来。应用软件需要顺应超级计算机的发展趋势，确保其性能质量和运行稳定性。与此同时，随着对宇宙探索的深入和精细，计算宇宙学对超级计算机和相应的大规模计算宇宙学软件的依赖性进一步深化。目前我国的超级计算机已居世界首位，需要大力发展超大规模异构并行软件，对宇宙学模拟形成长期、有效的支撑。　　大规模的异构环境对科学计算领域并行软件的研发带来巨大的挑战。E级计算能力下的应用软件将会更加依赖于细粒度并行，对可移植性、强扩展性、延迟掩盖、容错能力等要求更高。细粒度并行可以更好的掩盖延迟，适合多核、众核计算，增强软件的可扩展性。而对于大规模的并行软件，容错能力是软件是否能长时间可靠运行的保障。此外，软件的开发和移植也成为重要问题。设计并实现高性能、高可用性的编程框架软件成为解决上述问题的关键。　　本文面向大规模异构环境，研究并实现了并行框架软件SC_Tangram，将其应用于计算宇宙学模拟领域。主要工作如下:　　第一、提供大规模异构系统下运行时环境的自适应性支持。框架的运行时系统层引入面向百亿亿次高性能计算的新型编程模型Charm++，为应用软件的并行扩展性和自适应性提供了保障。重点解决了使用框架开发时应用数据的自动封装和序列化，面向过程的上层接口与消息驱动的底层环境二者的融合等关键问题。开发并优化了基于内存的运行时容错等功能组件，并结合动态负载均衡组件，完成计算任务的重分配。容错和负载均衡保证了应用在运行时的自适应性。　　第二、基于面向领域的数据类型的思想，开发框架的核心并行驱动，使用组件化接口和交互规则，完成框架的组件扩展。扩展的组件包括基础功能和应用算法两种类型。框架的并行驱动提供并行应用开发的基础功能支持，基于面向领域的数据类型的思想，利用多层的数据结构，实现了框架驱动的组件化扩展。面向计算宇宙学领域，抽取常用的模板计算和N体计算的共性，将其封装成特殊的数据类型，用于隐藏底层复杂的并行技术。同时，框架提供算法的组件化和合作开发的高级用户接口、支持多语言混合编程的编译系统及框架核心功能的扩展工具等。框架的组件化结构确保了应用开发的效率。　　第三、在框架SC_Tangram上开发计算宇宙学应用，并针对GPU/MIC平台对5阶WENO算法和多尺度N体模拟算法的性能优化关键技术进行研究。首先，利用SC_Tangram提供的面向领域的数据类型“GF”和“GP”完成天文流体模拟软件PWigeon和N体粒子模拟软件Nmaker应用的多节点并行。其次，分别针对两种应用的计算热点部分使用异构协处理器进行加速并深度优化:　　(1)对于流体模拟应用，本文针对WENO算法的访存受限特征，利用GPU的各级访存进行优化，单卡获得31倍加速比，并在SC_Tangram提供的GPU任务管理器的调度下执行。(2)针对N体模拟应用，本文使用TreePP的混合框架获得更高精度的计算结果，通过算法的改进和CPU/MIC异构平台上的性能调优，达到了峰值性能的74.4％。