半导体集成度的飞速发展使得越来越多的计算核心被集成到单个的芯片上,多核片上系统已成为集成电路的主流设计架构。当片上IP核的数量达到数以百计的时候,基于电互连的片上网络通信架构就会暴露出高能耗,高时延,拓展性差等问题,无法满足大规模IP核集成的通信需求。片上光通信与传统的电通信相比具有天然的信号传输优势,其低时延、高带宽以及低能耗等传输特性可以有效解决当前片上网络面临的诸多瓶颈。在片上光网络的设计中,阻塞和多波长光信号间的串扰是制约网络性能提升的主要瓶颈,研究针对阻塞的控制方法和针对串扰的光资源优化方法是光网络性能提升的有效手段。另一方面,人工智能和边缘计算的兴起,以卷积神经网络的推理为代表的多播通信在处理器并行计算中有着广泛的应用,传统片上光网络采用树状拓扑和环形拓扑构建专用的多播结构,而这些结构都存在着链路竞争带来的网络性能降低和多波长使用带来的串扰问题。论文分别从网络通信交换方法、网络拓扑结构设计、波长分配、任务映射策略等方面对网络设计进行优化,研究以阻塞率和信噪比为优化目标的网络控制方法和面向多播应用的网络拓扑结构设计方法。论文的主要工作和创新点如下:为了缓解Mesh拓扑电控光传网络的阻塞率,论文提出一种混合交换机制数据通信方法,该方法根据应用任务通信图中的IP核间数据流特征,对IP核进行分组,设计了一种适用于混合交换机制的汇聚路由器,可以实现对IP核分组内数据的封装和拆解。分组内的数据可汇聚成大粒度数据包在光信道上传输,充分利用网络的带宽资源,减少阻塞率。为了评估网络性能,论文利用商用网络仿真工具OPNET,并考虑了片上环境的网络传输特点,设计了一个灵活的片上光网络仿真平台,可以对论文的研究内容进行网络性能评估。通过实验仿真,验证了论文所提出的混合交换机制网络在减低阻塞率的同时,显著改善了通信时延和网络功耗。针对波分复用网络中信号间的串扰引发的网络通信可靠性降低问题,论文基于任务映射的方法,提出一种基于粒子群算法的光资源优化任务映射方案。论文设计了一种簇结构波分复用片上光网络拓扑,该拓扑在减少片上光器件使用量的同时充分发挥了光信号通信的优势。为了评估优化方法对网络信噪比的提升效果,论文分别从光学器件层,路由器层和网络层对信号串扰进行理论分析和建模,实验仿真结果表明,通过任务映射的光资源优化方法以适度的光器件开支有效减少了网络中使用的光资源的数量,提高网络的信噪比。同时,论文还研究了波长使用数量和网络规模的关系,为网络设计提供空间成本和光资源成本的权衡依据。为了有效利用链路空间资源和网络光资源,面向多播应用实现高效能的并行计算加速网络,论文基于光功分器的广播特性,构建了支持多播应用的片上光网络拓扑结构OSBNo C,该结构采用波分复用技术,将网络划分为多个多播层级,每个层级使用同一个波长进行数据通信,不同层级间也可以使用多个波长同时接收数据,该网络通过波长广播和波导广播两个维度实现数据的点到多点的并发通信。为了评估网络的信噪比指标,论文还基于微环谐振器和波导的布局建立了网络OSBNo C的串扰模型,通过实验对比不同多播和广播通信模式的信噪比,实验结果表明,OSBNo C与使用单波长的树状拓扑相比具有较优的通信时延优势,与环形片上光网络结构相比,OSBNo C具有更优的信噪比指标。