物理器件的瓶颈,严格制约多核处理器的发展。对多核芯片的合理利用,是并行计算的研究重点。于是,开发者为适合不同的硬件平台,便设计出不同的软件并行模型,直接导致同样的算法在不同的平台上会有不同的并行效率。本文首先以雷达算法中的脉压算法和STAP算法为基础,选取FFT算法和矩阵运算为代表,从线程分割的角度,提出多种并行化方案,并做出比较。随后,在上述并行方案的基础上,选取不同的硬件平台,使用与其对应的软件模型,并行化实现多种雷达算法。最后,分析数据,做出总结。本工程以C语言为描述语言,涉及到的硬件平台包括GEM5模拟器、T4240多核平台和GPU,使用的软件模型依次是Pthreads库、vxWorks多任务模型和CUDA计算模型。本论文创新点在于并行计算的多平台验证与比较。通过对256K点FFT算法,采用二维化方式实现软件并行化,在GEM5模拟器上加速比可达12,在GPU上加速比可达21,而在T4240平台上加速效果不佳。可见,因为硬件平台的不同和与之对应软件模型不同,算法并行效果相差很大。