蛋白质折叠问题又称蛋白质结构预测(PSP),是生物学和计算机科学相结合的热点。通过理论计算使用计算机的计算能力来寻找蛋白质的最小能量预测蛋白质结构,对于生物信息科学有巨大的意义。因为蛋白质的复杂性加上各种用于PSP的寻优算法使得计算量相当的庞大且运行的时间也越来越长。在不断改进蛋白质折叠算法和在并行平台上,已经陆续有OpenMP并行编程,网格计算,集群计算投入研究,然而并行速度的改善从成本和效果上都还有待进一步的提升。CUDA通用并行程序平台是基于GPU的全新的通用并行计算平台。它的引入使得在研究蛋白质折叠结构预测问题的并行化上有了崭新的方向。因为CUDA平台可以借助GPU的众核的计算能力进行并行计算且其类C的编程方式有助于开发人员迅速掌握。本文的主要工作在于学习CUDA平台的这个崭新架构,将蛋白质折叠的研究移植到CUDA平台中。通过将蛋白质免疫克隆选择算法在CUDA平台上实现,对蛋白质折叠在CUDA上的进一步发展做了探讨和学习。同时,在研究过程中,对CUDA平台做了一个通用程序上的思考,为之后在CUDA上的研究做参考。