在很多新兴应用领域、如传感器网络，实时监控系统等，产生的数据流是不断变化的、连续到达的、数据值可能不确定、且必须被快速处理。其中有些操作，如数据流的实时窗口连接运算，非常消耗时间，这对数据流处理系统的性能提出了严峻的挑战。目前，大多数算法采用软件优化来提高处理速度，但其性能提高有限。利用GPU（图形处理器）的高并行度、多线程、高带宽的并行处理能力，设计了一种软硬件结合的方法来加速处理数据流的窗口连接操作。在CUDA（统一计算架构）下，由CPU控制将内存中的数据传输至GPU存储器中，然后利用多线程进行并行处理。实验验证了提出的方法可以大幅度提高多数据流窗口连接的处理速度，可达到纯软件处理的50倍