针对结构拓扑优化中存在的计算量大，计算效率低的问题，以二维结构拓扑优化问题为研究对象，提出了一种GPU并行计算方法。通过对已有串行算法进行研究，结合GPU并行计算的基本特点，采用节点刚度方法计算结构刚度矩阵，相对于MATLAB向量化计算，该算法加速效果显著。以固体各向同性材料惩罚法进行结构拓扑优化为例，在CUDA平台下实现了对结构化网格二维拓扑优化问题的GPU并行计算，得到了清晰的拓扑构型，将该方法与现有计算方法进行对比，GPU并行计算速度有较大提升。

针对瞬态分析耗时长的问题,研究了基于CUDA的并行计算方法。CUDA是NVIDIA公司推出的基于GPU的并行编程模型,采用C语言编程。它利用GPU多处理器的特点来实现大规模数据的并行计算,从而显著提高问题的求解速度。本文将CUDA技术应用到瞬态分析问题的显式求解上,较大的提高了求解效率。