以曲面轮为基础发展的高精度曲面建模方法（HASM）可以建立具有高精度的数字高程模型，但使用该方法需要求解偏微分方程离散产生的大规模线性方程组，计算量巨大，严重制约了对大规模数据的模拟应用；而现代GPU技术的发展使GPU越来越广泛地应用于通用计算加速。为了提高HASM方法的模拟速度，把高精度曲面模拟与GPU通用技术相结合，提出了GPU加速的高精度曲面建模方法。把HASM模拟过程中的有限差分离散、离散后的大规模线性系统求解分别使用GPU进行分解，使用共轭梯度（CG）和预处理共轭梯度方法（PCG）将求解任务分解为可以并行处理的独立的多任务，使得计算任务并行化，同时并行运行大规模线程，每个线程执行一个独立的任务，充分利用了现代GPU强大的通用计算能力，并行处理以获得加