本文对基于图形处理单元(GPU)的通用计算技术进行了研究，主要工作包括以下几个方面： 首先，介绍和分析了GPU的发展历史及基本工作原理，并从基于GPU的物理现象模拟、图象处理、全局光照等方面介绍了相关的研究工作，这些工作不仅展示了GPU在通用计算领域中所带来的速度性能的提升，还显示出将GPU用于通用计算已成为GPU相关技术研究的重要发展方向。 其次，对基于GPU的流体模拟进行了研究，并基于GPU实现了对烟雾动画的实时绘制。论文通过数值求解Navier-Stokes方程，将其分解为可由GPU处理的分量算子，并根据GPU的特点对各分量算子进行优化实现，特别是对积聚项的求解使用了基于GPU的约减求和及隐式求解法，使模拟过程的稳定性和速度都有了显著提高。论文的方法在中等规模网格数下能达到实时绘制速率，比基于CPU的实现快了近10倍，而且该方法在较大的时间步下求解也是稳定的。 最后，提出了基于GPU的泊松图象编辑方法。该方法首先让用户指定前景区域和背景区域，并基于全局泊松抠图提取物体边界，然后用最短路径算法在物体边界和用户指定的边界之间计算最优合成边界，最后基于目标函数及最优边界求解泊松方程，完成图象间的无缝合成。论文的方法所需用户交互少，易于使用，即使两幅图象间的颜色和结构差异较大也能得到较好的合成效果。通过将关键步骤用GPU优化实现，该方法在速度性能上得到了较大提高。