波浪的数值模拟在海岸工程的设计中一直占有重要地位。作为一种非线性波浪模型,Boussinesq类模型能有效重现波浪在传播过程中的传播变形及物理现象,因此在近海工程中得到了广泛使用。Boussinesq类波浪模型是一种相位解析模型,在时域内求解需要较高的空间和时间分辨率以保证计算精度,相对的计算所需的时间也较长。为提高计算效率,有必要针对该类模型开展并行算法的研究。与传统的中央处理器(CPU)相比,图形处理器(GPU)有大量的运算器,可显著提高计算效率。基于并行架构CUDA,利用图形处理器开发并行程序得以实现。采用GPU并行算法构建波浪数值模型已成为高性能计算领域内一种新的发展方向。本文基于统一计算设备架构CUDA C语言和图形处理器,实现了Boussinesq模型的并行运算。模拟了孤立波在常水深水槽中的传播等一系列经典的算例,并将本模型的计算结果同CPU数值模拟结果和解析解相比较,发现所得到的结果基本一致,从而证明了本文模型数值格式的正确性。本文选用带有渗透构筑物的算例进行数值模拟,结果与他人的计算结果及试验数据的吻合程度高,表明本模型能够有效处理波浪与渗透构筑物之间的相互作用。通过计算相同算例比较了不同计算平台下CPU端与GPU端的计算效率,结果表明,GPU数值模型的计算效率有明显提升,并且伴随数值网格的增多以及网格尺寸的减小,提升效果更为明显。最后引入了循环消去法作为新的变量求解方法,并比较了两种变量求解方法的计算效率,结果显示,随着网格数目的增多以及网格尺寸减小,循环消去法对计算效率的提升幅度逐渐增大。