随着多核处理器在短短两年时间内的普及,如何充分利用它的并行处理能力开发并行化程序成为了现今多核应用研究的重点和难点之一。本文在深入分析了多核计算技术的基础上,提出了程序过程内与过程间可并行信息挖掘的方法,为实现程序的并行化提供依据。使用国际通用的并行评测标准(如Livermore、LAPACK和NAS等)进行实验,并把实验结果与目前流行的程序并行化工具Intel Parallel Studio进行比较,来验证我们的方法。本文提出的过程内可并行信息挖掘方法主要针对与可并行信息关系密切的依赖关系展开。以程序执行时间,程序中的循环部分、数据依赖性分析以及程序执行时间与循环次数比等特征来表征程序的可并行性,并采用支持向量机(SVM)根据以上特征进行程序中的可并行点的挖掘。实验证明,该方法更能符合实际应用的需要,发现的可并行点做并行化后有可观的并行加速比。本文提出的过程间可并行信息挖掘方法主要通过构建过程间依赖图的方式,有效的整合了过程间依赖信息。并提出了过程内依赖信息对过程间依赖信息有影响,需要通过加入过程内依赖信息从而提取优化过程间依赖信息的思想。对比实验证明,该方法具有更好的过程间可并行信息的挖掘效果。最后,本文给出了在并行测试集中使用上述两种可并行信息挖掘方法加以结合的实验结果,实验表明粗粒度与细粒度可并行信息挖掘方法能够获得有效的程序可并行信息,在多核平台得到良好的程序并行加速比。