随着应用计算需求不断增长,多/众核系统得到广泛应用。在多/众核系统中需要为应用的各任务分配处理器核,该过程叫做任务映射。任务映射影响芯片热分布,例如将高计算需求的任务映射至连续区域容易使系统产生热点。任务映射也影响处理器核通信距离,若将相互通信的任务映射至相距较远的处理器核会导致应用通信延时高。因此,任务映射对系统性能起着至关重要的作用。在众核芯片上,可关闭空闲处理器核来促进周围其他处理器核散热,使其运行在更高的频率。关闭的处理器核被称为暗核。在任务映射时,在应用处理器区域中包含暗核可使该区域中的工作处理器核以更高频率运行。然而,引入暗核也会影响性能,例如工作处理器核之间的通信距离增大。考虑暗核的任务映射算法需考虑以下关键因素:应用处理器区域中的暗核数（分配给应用的暗核数）、关闭哪些处理器核作为暗核（暗核位置）、应用的计算和通信特性、系统负载、片上网络架构特性、任务与处理器核的映射关系。目前已提出的任务映射算法未综合考虑上述这些重要因素进行全局优化,影响了系统整体性能。为此,本文首先提出一个可根据应用暗核数、应用特性来预测应用吞吐率的性能模型。其次,以最大化系统吞吐率为目标,温度为约束,定义任务映射问题。针对二维片上网络,本文提出了具有三个步骤的任务映射算法:首先决定分配给各应用的暗核数,其次为各应用划分处理器区域,最后映射应用的各任务,确定哪些处理器核为暗核。实验表明本文提出的二维片上网络任务映射算法比现有算法提高了62%的系统性能。三维集成片上网络有区别于二维片上网络的特点:1)每一层处理器核散热能力不同;2)应用处理器区域垂直方向层数影响通信延时。针对三维集成片上网络,本文提出了一个综合考虑暗核位置、暗核数、应用计算和通信特性、系统负载、处理器核散热能力、应用处理器区域形状等因素的任务映射算法。实验表明本文提出的三维集成片上网络任务映射算法比现有算法提高了50%的系统性能。