随着阵列信号规模的急剧扩大,数字信号系统对大规模数据运算的性能要求不断提升,实现一个高性能的并行计算系统具有重要的现实意义和工程价值。在密集型计算中,传统单核处理系统已经难以满足运算性能的要求,因此,利用多核技术和并行算法协同处理的方法来实现密集型计算是时代背景下必须解决的课题之一。矩阵运算是密集型计算的核心问题之一。本文研究了矩阵运算中并行算法和多核系统的关系,对多核系统的设计方法进行了初步探索,并以大维度的矩阵为研究对象,分析矩阵乘法的并行算法在同构多核系统中数据的分配、传输和运算形式,实现了矩阵乘法在多核系统中的任务调度和资源分配,充分发挥了多核系统的并行计算能力。论文的主要工作如下:首先分析了多种矩阵乘并行算法,根据算法的并行度和硬件实现的可行性选定了基于Systolic阵列算法作为矩阵乘法的并行计算方法,并对多核系统的存储方式、数据传输以及运算方式进行抽象模型的搭建。其次根据矩阵乘并行算法的存储、通信及运算模型设计了2D-Mesh NoC同构多核系统,通过三层网络实现了系统控制层和数据传输层的分离,提高了系统整体的通信效率,同时通过流、脉动、存储三种运算模式使得运算系统具有良好的灵活性。最后在有限的带宽资源和运算资源下实现了不同维度矩阵乘法在NoC多核系统中的算法映射,针对各个算法在系统中的运算结果进行验证、对比、分析和总结,并提出了进一步的优化方向。