随着多核处理器成为主流产品和工业标准,如何在屏蔽处理器底层细节简化编程方式的同时充分利用多核处理器的并行资源,是并行程序设计领域的研究热点和难点。流编程作为一种高效的并行编程模型提供了显式的并行性,广泛用于多媒体处理和科学计算等数据和计算密集型领域。流编程模型受到了广泛的关注,各大芯片厂商和科研机构都研制出不同的多核体系结构来支持流应用,但它们都只开发针对自己平台的软件系统,使得流应用在各平台间移植困难。针对以上问题,需要对流程序的跨平台问题进行系统研究。通过向流编程模型Brook中加入数据流模型设计了新的流编程模型DFBrook,可以同时支持数据级和任务级的并行,编程人员可以通过向C代码中嵌入流代码来表达特定程序模块的数据流执行。为了使DFBrook应用程序在不同的多核处理器上易于移植并充分利用并行资源,设计并实现了流程序虚拟机(Stream program Virtual Machine, SVM)来优化处理流应用。SVM对不同多核体系结构的关键部分进行提炼,如内存层次、处理器结构和数据传输引擎等,形成抽象机模型,并定义了一组应用程序接口,以编译器辅助消息驱动的动态调度方式来完成流应用到抽象机模型上的高效映射,不同的多核处理器对这些接口有着特定的实现。实验以CELL处理器和龙芯众核处理器Godson_T为平台,选取数字媒体领域常用的算法作为测试程序,从不同方面对SVM的性能进行测试与评估。实验结果表明,SVM具有较好的扩展性,在具有不同系统配置的多核处理器上达到了接近线性的加速比,并保持了较高的负载均衡率和较低的通信开销。