虚拟装配技术是虚拟样机中很重要的环节,装配效果的真实度直接影响用户在沉浸式环境中的体验。其中干涉检测更是虚拟装配的关键部分,在传统CPU上执行干涉检测的相关算法已非常成熟。近年来,随着虚拟装配模型的不断复杂化,传统CPU上的串行干涉检测算法已无法满足快速仿真的需求,在GPU通用并行计算的高速发展过程中,很多使用GPU对干涉检测算法进行并行化加速的尝试都取得了不错的效果,但是仍然存在实时性不够,并行程度不高的问题。论文整理总结了干涉检测技术和异构并行计算的相关理论,结合CUDA与OpenGL相关技术,设计出一种基于GPU异构计算的干涉检测加速方案。整个加速方案分为四个阶段:并行排序Morton码,并行生成层次树,并行生成包围盒,并行遍历层次树。在每一帧中执行全部上述过程,并行排序阶段使用双调排序对物体的Morton码进行排序,并行生成层次树阶段利用Morton码的性质对所有内部节点一次性生成整个树结构,并行生成包围盒阶段自底向上逐层生成包围盒,并行遍历层次树阶段利用遍历堆栈执行干涉检测。最后对测试用例进行干涉检测实验,验证了这种加速方案的可行性。