细分方法作为一种递归离散化的几何造型方法，其简单高效的特点使得它在在3D游戏和电影娱乐等计算机技术领域得到广泛的应用。随着人们对于虚拟场景画面的真实感和细节性提出了越来越高的要求，传统的利用CPU进行细分的方式已经逐渐不能达到实时渲染的效果。GPU的出现使得利用其强大的并行处理能力来分担CPU的细分工作成为可能。利用GPU进行细分可以节省大量的CPU资源，在虚拟场景实时渲染时具有非常重要的意义。　　 在利用GPU进行细分时，如何分割输入网格和有效地利用GPU资源去组织细分过程，是决定GPU细分效率高低的关键。鉴于此，本文以三角网格为例，研究并提出了一种完全利用GPU进行细分的实现方法，并且给出了适合GPU细分的细分模板以及细分过程中网格片段的表示方法。该方法首先对输入网格进行一次√3细分，然后以输入网格的每个顶点对应的V-顶点为中心构造互不依赖的网格片段，将网格片段中的顶点按照给定的编码规则映射到一张线性表上，在计算下一层网格顶点的时候根据一张预计算生成的查找表来索引相关顶点，而不必依赖网格的拓扑结构。其最主要的特点是整个细分过程都在GPU上进行，而且在细分过程中不改变初始控制网格顶点的价，使得细分得到的模型最大限度地保持了输入网格的形状。另一方面，在实现过程中本文采用顶点着色器和几何着色器代替传统的像素着色器作为细分处理单元，因此在渲染管线进行细分时不必经过像素着色层而直接将细分结果输出到显存中，从而大大提高了细分的效率。实验证明，我们的GPU细分模型适用于所有封闭的三角网格，并且对于大规模复杂场景的处理可以达到实时，能够生成视觉效果良好的实时角色动画。