晶格玻尔兹曼方法 (LBM)是一种新颖而有前途的计算流体力学方法，从算法的角度看，其迭代过程能被分化为多个子问题的并行程序，非常适合在高性能图像处理器(GPU)计算，获得极快的数据处理速度，同时有大量工作报告了基于GPU计算的LBM方法得到了高效实现。程序环境以C++编程语言，运用面向对象思想优化CUDA程序结构，可减少程序的耦合性，赋予程序的可持续发展能力；使用Poiseuille flow模型验证优化程序的稳定性与准确性。在程序运行过程中，调用CUDA内核函数来处理模型内的碰撞、迁徙流动、计算宏观量的迭代过程，同时使用共享内存储存GPU运行时的数据，以提高计算效率。数据分析结果表明，计算速度较中央处理器（CPU）提升了70倍，这归功于GPU高性能的并行计算能力。