片上网络作为一种将大量嵌入式内核集成到单个晶圆片上的可行性技术，与传统片上系统相比，更能应对未来需要更大规模集成内核的挑战，从而得到了更广泛的应用。然而，目前大多数对片上网络的研究是在规则的架构上进行的，即假定所有的单元片面积相同。但是这种假设过于理想化。因此，基于异构布局的三维片上网络的研究是非常有必要的。而其中网络单元的合理划分，对片上网络的性能有着重要的影响。本文介绍了基于异构布局的三维片上网络架构，并将超大规模集成网络中的单元映射成一张超图，并且对此超图进行多级划分。在算法框架的不同阶段，介绍了常见的算法，并且对相应算法的潜在司题进行分析，随后对这几种算法进行改进以提高片上网络的性能。最后，通过对几个常见的超大规模集成单元数据集进行实验分析，比较不同阶段的算法对于该片上网络各个性能的影响并得出各个数据集上的最优算法框架。