加速未来大规模科学计算的一种趋势是使用异构多核／众核系统。然而,相对于硬件系统的飞速发展,软件并行编程模型,特别是针对异构多核平台的并行模型发展相对滞后。如何在异构多核环境下充分利用硬件提供的并行计算能力,提高并行计算执行效率,成为当前并行编程工作的首要任务。为解决这一问题,本文提出了一种适用于异构多核系统的并行计算模型MS-BSP,与传统的通用BSP并行计算模型相比,可以更好地反映不同类型的任务分配到不同类型的处理器核并行处理的特征,指导在此类异构多核系统上的并行科学计算算法的设计和分析。在此种模型下,本文提出科学计算并行化编程框架。与IBM的Cell和Nvidia的CUDA架构下复杂的编程方式相比,MS-BSP模型下的编程方式将多线程的核函数映射工作交由系统自行完成,减少了开发人员对存储单元和同步机制的繁琐的显式操作,方便了编程。最后,本文在RED平台上按照MPI规范实现了并行编程与操作系统的接口,完成了对MPI函数的兼容,提高了所提出并行编程模型的可移植性。在此套并行化框架指引下,将科学计算应用领域中的六种核心算法进行并行化设计和优化,并在“浙大数芯”实验室设计开发的RED片上多核平台和IBM的成熟商业处理器Cell平台上进行实现和对比评估,验证了我们提出的并行计算模型的实用性以及高效性,最终六个算法在两个平台上都达到了较高性能。由于MS-BSP模型在RED平台上针对其主从式异构多核架构进行优化,使得任务调度开销显著减小,其实现效率(效率定义为并行加速比与实际加速核数目的比值)不低于75.67%,而在已有的Cell平台上,其实现效率不低于63.91%。