在地球物理的研究过程中,由于弹性波波场携带着与地下介质性质相关的大量信息,所以一直以来是个重要的研究领域。在实际的工业生产过程中,利用计算机对于弹性波波场进行数值模拟更是地震预测和石油勘探等领域中的一项重要技术。在其数值模拟过程中,针对混合波场的三维纵横波波场分离问题的数值模拟算法3D-EW(3D pure P and S wave elastic wave equation modelling)需要大量的迭代计算过程,属于计算密集型问题。本文从异构并行计算的角度出发,首先将3D-EW算法通过线程级并行编程模型OpenMP成功地移植到Intel众核(Many Integrated Core)架构协处理器平台上,相较运行在Intel Xeon处理器平台上的串行版本实现了3.7倍的加速比。通过针对众核协处理器平台的Knights Corner微架构的研究,总结该架构的潜在性能瓶颈以及架构设计特性。在实验过程中,结合性能分析工具的性能指标测试和分析,基于传统的处理器调优技巧,进一步地归纳了基于Knights Corner架构的数据级和指令级并行的性能优化技巧。发现了KNC架构下的计算性能与向量化程度以及缓存性能的紧密关系,进而采用C intrinsic的底层接口改写代码增强程序的向量化程度,使用cache blocking技术提高数据局部性。最终将3D-EW算法在Intel5110P协处理器上的加速比提高至17.7倍,从而显著提升了程序运行效率。同时也为更多应用在Knights Corner架构下的性能调优提供了参考。