近年来,随着科学研究和工程技术的发展,各领域对计算能力的需求越来越大,促使了多核计算系统的快速发展,国内外主流计算平台核心数不断攀升。根据科学计算领域的二八法则,程序中20%的代码往往占据80%的执行时间,这些时间占比较大的代码块通常是程序中的循环结构。因此,利用多核并行计算资源来提升程序中核心循环的性能是一个重要的研究方向。Open MP是基于编译指示的共享存储多线程并行编程模型,由于其简单、高效的特点,得到了GCC、ICC、LLVM等主流编译器的支持,是当前线程级并行编程的主要手段。Open MP针对循环并行化提供了三种不同的调度策略,但对于一些特定的循环模式,如负载线性递增或递减循环、随机负载循环等,已有的调度策略难以同时满足较好的负载均衡和较小的调度开销需求。为了解决上述问题,本文针对不同的循环模式提出了更具针对性的调度策略,主要的工作内容和研究成果如下:1、针对线性负载循环调度存在负载不均衡的问题,提出了非线性静态调度策略（Nonlinear＿Static）。结合Open MP调度,提取循环调度过程中存在的关键参数,设计了最大化利用线性循环特点的调度模型,将调度模型在OMPi编译器里进行了编码实现。最终,该调度策略延续了静态调度没有调度开销的优点,并在此基础上实现了负载的均衡分配。本文采用具有不同循环模式的测试用例对提出的调度策略进行测试。结果表明,Nonlinear＿Static调度策略在处理线性循环结构时,相比于Open MP已有的调度策略,在多种线程数下均取得了5%-10%的加速。2、针对随机负载循环采用动态调度策略时调度开销大的问题,提出了基于迭代编译的调度策略（Dual＿static）。不同于其他调度策略,该调度策略在循环调度之前需进行一次预运行,目的是获取循环迭代的负载信息。通过预运行获取的循环迭代负载信息,实现适用于该随机循环的任务再分配,从而达到负载均衡。同时,通过代码隔离、并行执行预运行代码的方法,缓解了预运行带来的额外时间开销。本文采用含有随机负载循环的测试用例进行测试,结果表明,Dual＿static调度策略在处理随机循环结构时,相比于其它调度策略,在多种线程数下取得了约8%的平均加速。