实时平衡重建是托卡马克位形控制的基础，其精度对最终的位形控制质量有着重要影响。然而，平衡重建算法是一个十分耗时的算法，特别是在要求精度较高的时候，因此，目前EAST上所采用的RT-EFIT采用的是较为稀疏的33×33网格。本文提出了一个基于GPU并行技术的平衡重建算法P-EFIT，可以在220μs的时间内完成一次65×65网格的反演迭代，满足高精度实时平衡重建的要求。　　 本文着重描述了P-EFIT中对平衡重建算法的并行化处理，主要包括块三对角方程以及三对角方程求解的并行加速，一系列矩阵相乘的并行加速，以及边界磁通计算方法的并行加速。这些并行算法均针对GPU的硬件特征进行了专门优化，获得了明显的加速比。　　 文章中分析了磁测量信号中的随机误差对反演质量的影响，提出了减少这些影响的数值处理方法。　　 本文最后描述了验证P-EFIT正确性的一系列实验测试，实验结果，在磁测量信号的误差小于3％的情况下，P-EFIT重建结果具有足够的精度，利用TSC演化得来的精确放电数据验证了一次迭代策略的可行性，并且进行了与PCS系统整合的实验环境下的模拟测试，这些测试验证了P-EFIT应用于实时位形控制的可行性。