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片上网络（Network-on-Chip，NoC）性能分析是NoC领域的研究热点之一，但既有工作大多侧重于平均性能或峰值最佳性能研究，NoC最差情形性能分析工作相对较少。尤其是三维架构的NoC，虽可提升平均性能，但最差情形性能却不一定得到提升，且最差情形性能对NoC的性能保证具有重要意义。网络演算是分析NoC最差情形性能的有效工具之一。本文以网络演算为基础，结合多路径路由NoC的技术特点，对3D-NoC最差情形性能进行分析和优化。主要工作如下：（1）基本的2D-NoC最差情形性能分析提出一种多路径路由延迟上界分析方法，定义了冲突矩阵来获取网络的冲突状态；基于冲突矩阵，提出了两种有效的非均匀流量拆分策略：基于节点的拆分策略和基于流的拆分策略。使用人工激励和工业案例实验验证了非均匀流量拆分策略的有效性。人工激励实验结果表明，与均匀全拆分相比，节点拆分法的最差情形延迟提升达44.9%，流拆分法则达69.3%。工业案例实验结果表明，与均匀全拆分相比，流拆分法的最差情形延迟最大有27.3%的改善。（2）3D-NoC最差情形性能分析提出一种流量拆分方法，把多路径问题转化成单路径问题，对目标流延迟上界进行求解；提出一种子流分类法，用于多路径路由3D-NoC中业务流拆分后的服务曲线推导；给出冲突模式识别与处理算法。3D-NoC性能分析实验结果表明，多路径方式虽然平均性能较优，但最差情形性能比单路径要坏。（3）基于TSV的3D-NoC最差情形性能优化提出基于度的冲突矩阵，以有效减少存储空间，提升性能分析程序的运行效率；提出两种TSV负载优先均衡优化策略，以优化3D-NoC最差情形性能：全路径优化法和部分路径优化法。性能优化实验结果表明，部分路径优化法效果明显，最大改善52.3%。