最近几年，图形处理单元（GPU）的计算能力得到了巨大的提升。在宽带内存和多核心并用的驱使下，今天的GPU为图形图像处理和通用计算均提供了非常可观的计算资源。最新的GPU已经能够在1秒之内完成5000亿次浮点运算，超出最新CPU计算能力的十倍有余。被称为计算机统一设备架构（CUDA）的并行编译和开发工具为我们提供了一种简单易行的基于GPU并行编程的新途径。这种方式已经在众多科学计算领域获得广泛应用，例如医学成像和分子机制模拟等。最近，GPU还被用于显式有限差分深度偏移法和克希霍夫时间偏移法。

中国科学院地质与地球物理研究所地球深部结构与过程研究室博士后张金海等人提出了一种基于GPU的三维傅立叶偏移加速方案，其研究结果最近刚刚发表在地球物理领域的权威刊物《地球物理学》（Geophysics）（Zhang et al. Accelerating 3D Fourier migration with graphics processing units. Geophysics, 2009, 74(6): WCA129–WCA139）。数值实验结果表明基于GPU的并行代码的执行效率是传统基于CPU串行代码的25~40倍。他们提出的方案简单易行，其主要思路是通过利用CUDA快速傅立叶函数可以将傅立叶偏移算法中计算量最集中的部分进行提速，另外，该方案只涉及到全局内存的使用，这种内存的容量大，限制条件较少，使用方便。该方案提供了一种在时新的GPU上进行算法加速的简单而且有效的途径。