片上网络流量是评估网络性能的基础,网络流量模型能够全面地捕获片上网络上出现的流量行为。在芯片架构设计初期,以流量模型作为负载输入可以对片上网络以及片上系统做出初步快速的评估,因此网络流量模型的好坏直接影响系统建模的成功与否。目前,已有的片上网络流量模型分为短相关模型和自相似模型两类。但是,这两类模型一方面都未关注片上网络访存行为中读写行为对流量的影响,另一方面它们不能精确的评估共享缓存型的片上网络性能。本文针对共享缓存型CMP架构的多核系统,研究片上网络访存行为中读写行为对片上网络流量的分布影响,给出了一种适用于共享缓存型片上网络架构评估的流量模型。首先通过实验分析片上网络访存行为中读行为和写行为在片上网络中产生的不同流量特性,根据读写行为的流量特性,提取相关的特征参数,组成一个包含三个参数的流量模型。然后,搭建仿真平台,提取片上网络的流量数据,根据提取的特征参数,进行具体的数据量化。同时设计合成流量工具,用于把模型得到的特征参数拟合成可以注入片上网络仿真器使用的流量数据。最后,进行流量模型的Husrt参数值、精确度和运行效率的验证。实验结果表明,对比于全系统仿真,本文提出的流量模型精度误差小于5%,使用本文的流量模型评估片上网络架构性能可节约70%的仿真时间。对比于未考虑访存行为的流量模型,精度提升10%。另外,本文提出的模型可适用于mesh和turos两种拓扑结构。