电大目标电磁散射分析是计算电磁学中的一个重要方向,其主要特征是未知量数目大,计算时间长,硬件资源要求高。为了快速求解目标散射特性,通常在大规模计算机集群系统,多核CPU的高性能服务器平台上应用MPI, OPENMP编程技术实现并行快速求解。近几年里,一种单机平台上的并行计算技术——基于图形处理单元GPU的CUDA编程模型问世推广并被成功应用,本文采用基于GPU的CUDA编程模型在单机平台上实现了电磁散射问题积分方程方法求解的并行计算。本文为继承性工作,具体内容为实现在GPU平台上并行处理基于积分方程方法的矩量法和多层快速多极子方法。已完成矩量法在GPU平台上140倍左右的加速比,多层快速多极子方法在GPU平台上7倍左右的加速比。不足之处是在当前平台上矩量法能计算的未知量数目只有不到一万,多层快速多极子方法的加速比很低。在此背景下,在仔细阅读程序,充分理解程序,测试各部分代码运行效率之后,针对上述不足之处提出了改进方案：对于矩量法,由原来阻抗矩阵等数据全部存放在显存中改为存放在主机内存中,然后把计算时需要的数据分批依次读入显存,在小型工作站上实现了可计算的未知量明显提高,但加速比略有下降；对于多层快速多极子方法,在多极聚合步骤中,由原来各个线程从显存读取所需数据改为从共享内存读取所需数据,减少了线程直接从显存读取数据的次数,且提高了线程读取数据的速度,代价是在共享内存中有一定比例的冗余数据,在多极配置步骤中,由原来的角谱点串行展开改为把角谱点分组使得每组内的角谱点的展开谱不重叠,然后每一组的角谱点并行展开,经过优化,在当前平台上实现了多层快速多极子方法由原来的7倍加速比变为现在的14倍加速比。