激光间接驱动惯性约束聚变(ICF)是实现受控热核聚变的重要方法之一，已成为各个国家的重点研究领域。数值模拟惯性约束聚变的实验过程，可以提高实验效率。间接驱动辐射对称性是判断实验过程中内爆点火是否成功的一个关键指标。为满足对称性分析中更高的精度要求，需要对靶表面进行密集的网格划分，从而导致数值模拟过程耗时较长。本文对如何准确、高效地实现激光间接驱动辐射对称性分析进行了研究。对称性分析需先对靶表面进行网格离散，然后建立能量平衡模型进行求解。为了达到较高的计算精度，网格划分往往较为密集，从而导致能量平衡模型规模巨大，CPU串行求解耗时较长。针对这一问题，本文提出了CUDA架构下的雅克比迭代并行算法，通过网格单元辐射能流的雅克比迭代求解过程到GPU各运算线程的映射，实现了能量平衡模型的高效求解。同时，在能量平衡模型构建过程中，视角因子的计算次数较多，利用GPU多处理器的协同求解技术，实现了视角因子的快速计算，加速了模型的构建。为了验证并行算法的效率和准确性，选择了几个典型的神光装置靶模型案例进行分析。通过与CPU计算结果对比，当网格离散规模达到106时，加速比高达1000以上，同时，GPU相对于CPU的计算结果误差在10-9左右。应用上述研究成果，将本文的CUDA架构下的并行算法集成到ICF仿真软件IRAD3D中，实现了软件中激光间接驱动ICF能量平衡模型的并行加速求解，具有良好的工程应用前景。