在计算机图形学领域中,流体模拟因其在多个领域有着广泛应用而占据着越来越重要的地位。传统基于过程的模拟方法逐渐被模拟效果更为逼真的基于物理的模拟技术所取代,基于物理的流体模拟技术通过对流体运动控制方程的求解来获得每个时间步下流体的各种属性值,再通过渲染技术逐帧渲染出动画效果,这显然比采取参数建模的传统模拟方法能获得更为真实和复杂的模拟效果。虽然该方法近年来取得了显著的进步,但还是存在一些不足:如求解控制方程存在一定的数值耗散从而导致部分细节丢失;计算开销过大,大多数无法应用到对响应要求较高的领域。针对以上问题,本文主要的研究内容如下:(1)提出一种完全基于涡粒子的模拟框架。直接基于速度场求解流体控制方程容易产生数值耗散从而丢失部分流体细节,降低了模拟的真实感。涡粒子是模拟涡度的一种工具,涡度代表的是流体旋转度的物理量。部分流体模拟工作通过添加涡粒子增加流体细节。考虑到涡粒子产生的速度场具有无散特性,本文提出一种完全基于涡粒子的模拟框架,对控制方程进行求旋处理得到结合旋度的流体运动控制方程。通过求解它来更好的保持涡旋细节和降低数值耗散。(2)基于GPU架构,加速流体模拟。在求解基于涡粒子的流体模拟过程中,需要将涡度场转换为速度场,其中包含了对泊松方程的求解,对此方程的求解占据了流体模拟的大部分的时间。采用预条件共轭梯度法求解泊松方程,通过对求解过程的研究,发现其有大量可并行处理的计算,如大量的矩阵向量乘和内积操作,将求解过程转移到GPU作并行处理,优化所使用的分页锁定、网格设计、合并访存、指令优化和流处理等技术都不同程度的加速了流体模拟速度。本文通过完全基于涡粒子的模拟方式,并将求解泊松方程的过程优化设计以适合GPU的并行架构。实验结果表明,与现有的直接求解速度场的方法相比,基于涡粒子的流体模拟展现出更多的涡旋细节,更接近现实情况,并且最快有超十倍的加速,模拟速度显著提升。