随着当前第三代反应堆系统概念设计的发展，其堆芯结构复杂、材料繁多、能谱多样，提高了对反应堆物理计算方法的要求。由于反应堆相关软件计算程序设计到的算法普遍计算量比较大，耗时比较长，传统的并行处理手段已经不能满足反应堆计算程序的需要，而采用CPU+GPU异构并行模式的通用GPU计算技术很好的解决了这一问题，在很多反应堆相关通用计算软件如ANSYS,GENT4,MCNP等广泛运用，并取得大量成果。随着科技的提升及生产工艺水平的不断进步，通用GPU计算技术凭借其强大的通用计算能力和较大的访存带宽，在高性能计算领域得到快速的发展，成为当今高性能计算领域的研究热点。CPU+GPU模式已经成为现在的主流趋势，已经成功应用在天文计算、生物技术、医疗教育、地震预测等领域，研究基于CPU+GPU异构的GPU并行技术在反应堆相关计算软件的应用具有一定的意义。论文基于上海应用物理研究所超算中心计算平台进行研究工作，平台的集群主要采用主流的Intel CPU和NVIDIA GPU。研究内容主要包括GPU环境搭建、HPL测试、GPU应用实例分析等。论文首先介绍了现代可编程图形硬件技术,详细分析了整个GPU的发展阶段及图形硬件相关技术，分析了可编程图形硬件的结构,指出了其内部可利用的计算资源。其次，调研了CUDA的理论技术，包括CUDA架构、并行线程组织、存储器模型和内存分配、NVCC编译器、CUDA加速库等，并且以此为理论基础，在超算中心集群上搭建GPU计算环境平台。通过HPL测试验证了TMSR设计平台的GPU计算环境可正常工作。最后，我们对反应堆中子物理分析软件SRAC在GPU的应用进行一些研究。在简单介绍完SRAC程序软件的程序架构、安装和运行、计算流程后，通过源代码分析工具understand对SRAC程序源代码分析，研究出适合的GPU并行方案。本文对SRAC程序采取的GPU并行方案主要是整个算法模块和程序局部结构相结合的方法。通过详细阐述三维扩散计算模块和矩阵乘法结构在GPU中的应用，结果表明移植的GPU模块部分计算准备，而且计算速度得到明显提升，为今后研究GPU技术在反应堆中的应用提供一定的参考价值和技术支撑。