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目前的处理器依赖于在片上集成多个处理核心来获得性能提升，以此为硬件基础的并行编程模型需要通过屏蔽底层并行实现细节，充分发挥多核优势。本文选取了Berkeley并行计算前景报告中指出的两个典型应用，高级加密算法AES和矩阵相乘Strassen算法。通过研究基于OpenMP的多核编程模型在进行典型应用加速时影响性能优化的多种因素，包括划分任务的合理性、核间通信量以及共享数据访问的解决方式等。基于OpenMP和TBB提出上述两个典型算法的并行化设计和实现，并研究和分析了在不同并行编程模型下，影响应用性能的多种因素。