针对标准并行算法难以在图形处理器(GPU)上高效运行的问题，以累加和算法为例，基于Nvidia公司统一计算设备架构(CUDA)GPU介绍了指令优化、共享缓存冲突避免、解循环优化和线程过载优化四种优化方法。实验结果表明，并行优化能有效提高算法在GPU上的执行效率，优化后累加和算法的运算速度相比标准并行算法提高了约34倍，相比CPU串行实现提高了约70倍。

为解决点源法计算全息速度较慢的问题，提出了一种新的查表算法，命名为三角函数查表法（T-LUT算法）。该算法是基于点源法基本的数学公式，通过一系列数学近似与恒等变换，生成了一种纯相位查找表，该查找表具有三维特性，并具有生成速度快、精度高、占用内存少等特点，克服了点源法重复计算相位的缺点。同时采用统一计算设备架构(CUDA)并行计算在图形处理器(GPU)上加以实现，并进行了三次并行优化。在算法的验证与对比实验中，采用单显卡（GPU显卡）实现T-LUT算法，在不牺牲全息图再现像质量的前提下，成功地将点源法计算全息的速度大幅度提升。实验发现在不同的物空间采样点数量的情况下，速度相对于点源法GPU 运算提升30倍至近千倍不等。

NVIDIACUDA 统一计算设备架构 编程指南 version2.0

为设计基于固定序的 Bellman-Ford 算法在 CUDA 平台下并行优化方案，结合算法计算密集和数据密集的特点。从核函数计算层 面，提出了访存优化方法和基于固定序优化线程发散；从 CPU-GPU 传输层面，提出了基于 CUDA 流优化数据传输开销方法。经对不同显 卡测试，参照共享内存容量划分线程块、缩减迭代后向量维度和使用 CUDA 流缩短首次计算时延，相比传统算法，改进后并行算法加速 比在 200 倍左右。该并行优化方案验证了固定序在 CUDA 平台具有可行性和可移植性，可作为多平台研究参照。