随着集成电路工艺的发展,登纳德缩放定律开始失效,芯片的功耗密度开始随着工艺进步而升高,导致多核处理器在功耗密度突破功耗墙之后,不得不在芯片运行时彻底关断部分芯片部件来保证芯片的温度安全,出现了所谓的暗硅问题。对于存在暗硅问题的多核芯片,我们需要确定合理的开启核心数量和分布,也需要在设计或实时运行时估计出各个核心合理的功耗预算来进行相应的热管理。针对需求,本文对暗硅芯片的功耗预算估计技术进行了研究,设计了稳态和瞬态情况下的功耗预算估计算法,并通过实验进行了验证。首先,为了后续算法设计和实验验证,本文对多核处理器芯片进行了热建模,利用HotSpot提取了所需的热模型。之后,本文创新性地设计了一种快速的静态功耗与温度耦合仿真的算法,为计算功耗预算提供可靠的依据,也是本文的突出成果和核心算法。本文基于泰勒展开的方法实现了对静态功耗模型以及整体热模型的局部线性化,运用基于频率采样的模型降阶方法对大规模的热模型进行降阶,还特别设计了一种基于增量式奇异值分解的投影矩阵更新技术。该算法具备对暗硅芯片的静态功耗及温度分布进行快速准确分析的能力,在保证精度的同时,相对于传统方法实现了数十倍至数百倍的加速,为计算芯片的瞬态功耗预算提供了必要的基础。最后,本文设计了分别针对稳态与瞬态情况的暗硅芯片功耗预算估计算法。针对稳态情况,对暗硅芯片的热约束及性能问题进行了详细分析,通过合理的近似简化了问题形式,并运用合理的贪心策略设计出了高效的暗硅芯片稳态功耗预算估计及亮核数量推荐算法。利用本文原创性设计的快速耦合分析算法,结合模型预测控制方法,通过对优化问题的简化变换,本文完成了瞬态情况下的暗硅芯片功耗预算估计算法。通过一系列的实验,验证和分析了所设计的功耗预算算法的优越性能,结果表明本文方法性能完全优于学术界已有的最新估计算法。