随着计算机硬件体系结构的不断发展,多核集群逐渐成为当今高性能计算机的主流架构。在2010年11月的全世界500强排名中,82.8％的超级计算系统使用集群体系结构,并且绝大多数的系统使用多核处理器。MPI(Message-PassingInterface)作为基于消息传递的并行编程模型事实上的标准,具有可移植性好、功能强大、效率高等多种优点,而且有多种不同免费、高效、实用的实现版本,非常适合应用于集群这种分布式存储结构的并行计算环境。但是,多核集群是混合式的存储体系结构,具有节点间分布式存储和节点内共享存储的特点。传统的基于MPI的程序与多核集群架构的匹配度较差,无法充分发挥硬件体系结构的特点,使得MPI程序在多核集群环境下无法达到最佳的计算性能。　　 本文主要研究在多核集群环境下使用MPI+OpenMP混合编程模型,即在原有的基于MPI的程序中加入OpenMP多线程编程技术,充分利用集群中单个节点多核处理器共享存储结构的特性,从而提升程序整体的性能。本文在对混合编程模型充分研究的基础上,结合两个应用实例——结构工程领域的有限元分析软件OpenSees和生命科学领域的PPI网络模块划分软件,重点研究了它们的分析过程、MPI并行机制和并行程序的性能瓶颈,并根据实际问题应用OpenMP不同的并行机制和并行化粒度实现了对原有的MPI程序的性能优化。将优化后的并行程序运行于多核集群系统之上,并与原有的基于MPI的程序作了性能方面的比较。实验结果表明,优化后的并行程序确实在性能上有比较明显的提升。　　 本文的完成为原有的基于MPI的程序向多核集群系统迁移或在多核集群环境下设计和实现新的、高效的并行程序提供了可参考的解决方案。