流体动画，尤其是自然现象中如翻腾的浓烟、湍流的溪水等的模拟，一直是计算机图形学研究的热点和难点。近年来，基于物理方法的流体模拟技术取得了很大的进展，在电影特效、电子游戏、广告等领域得到了广泛应用。但是，由于该种方法的计算过程复杂，不能满足实时性要求，使得其应用费时费力。为了提高流体模拟的效率，本文主要从以下几个方面做了深入的研究：1.介绍了三种基于物理的流体模拟方法：欧拉方法、拉格朗日方法和格子波尔兹曼方法，选用基于网格的欧拉方法来求解纳维-斯托克斯(Navier-Stokes，简称NS)方程组。求解过程中采用半拉格朗日方法求解对流项，采用隐式迭代的方法求解扩散项和压力泊松方程。并将这些具有并行特性的部分（对流项、扩散项、压力泊松方程和外力项）分离出来，采用CUDA技术将其映射到GPU上并行执行，将逻辑性强的部分交由CPU执行。采用GPU+CPU的方式来提高流体的模拟速度。2.引入多重网格法优化求解NS方程组中的压力泊松方程，以提高流体模拟的效率。多重网格法通过构造不同精度的网格，实现在高精度网格上衰减掉振荡分量，在低精度网格上对高精度网格的光滑分量进行衰减，并利用限制算子和差值算子消除在不同精度网格迭代时所产生的误差。本文在GPU上对多重网格法进行了实现。实验结果证明，多重网格法可以加快迭代收敛率，提高计算速度，从而保证流体模拟的实时性要求。3.引入共享系统多GPU方式加速对大规模流体现象的模拟。首先将大规模的流体区域划分为若干个子区域，然后将这些子区域交由不同的GPU来协同计算。在对流体进行模拟的过程中，各个GPU通过对应的主机端线程进行数据通信和同步控制。本文采用多GPU方式对简单烟雾运动现象进行了模拟。实验结果证明，对大规模流体进行模拟时，多GPU方式的计算效率更高。