随着大数据时代的到来，在过去的十几年间，互联网、云计算、大数据等方面的技术飞速发展。据统计，全球产生的信息量正以每天2.5EB的速度增长。在此背景之下，数据中心技术迅速发展起来，而当前数据中心主要服务于IT、互联网和电信相关的企业，数据中心所提供的应用多为高通量应用，所谓高通量应用是指主要关注指标为吞吐率的一类应用，整个应用通常是由大量松耦合的规模较小的作业组成，而不是一个规模较大的作业。高通量应用具有大数据、高并发、实时性等典型的应用特点。　　为了在处理器级别更好的适应高通量应用的特征，高通量处理器的研究成为当前学术界的热门，高通量处理器主要关注的是如何提高对作业的吞吐效率，当前多为多核/众核结构。而高通量处理器的研究需要面向高通量处理器的Benchmark的研究作为基础，面向高通量处理器的Benchmark的研究主要有两方面的意义:1）指导高通量处理器的设计;2)对高通量处理器的性能进行测评。　　本文对面向高通量处理器的Benchmark的研究主要集中于两个方面:　　1.针对目标应用类型是高通量类应用，完成了高通量应用的分类与分析工作。本文首先提出了一种基于高通量需求特点的高通量应用分类模型，此模型将高通量应用分为数据处理类、数据服务类和实时交互类三种类型。并基于此分类模型对各个典型高通量应用进行了分析与分类。然后，提取了各个典型高通量应用的核心Workload，并分析了各个应用的基本程序特征。　　2.针对目标平台是高通量处理器，完成了Benchmark的实现。首先，针对“高通量处理器”这个目标平台的特点，本文提出了一种基于线程的作业处理节点并行化模型思想，并针对三类高通量应用各自的特点，说明了模型的具体结构。然后，从三类高通量应用中各选取了代表性的应用和Workload，完成了基于上述模型的Benchmark的实现。　　本文最后进行了对Benchmark的实验评估。首先，对本文实现的Benchmark的作业并发性、作业之间耦合性、访存需求、Cache使用效率和访存位宽等几个指标进行了实验评估，实验结果证明了本文所实现的Benchmark有效的反映出了高通量应用应该具有的基本特征。然后，使用本文所实现的Benchmark对TILE-Gx和Xeon两种处理器的并行加速能力做了评估，评估结果说明了本文所实现的Benchmark能够对不同处理器进行有效的测评。