矩量法（MoM）是计算电磁学中的经典数值算法之一，其存储量为O(N2)，采用直接法求解矩阵方程时其计算量为O(N3)，其中N为未知量个数。与传统分域基函数相比，高阶多项式基函数能够大大降低未知量个数，进而降低算法的内存需求和计算时间。尽管如此，在仿真复杂电大尺寸目标时，MoM的内存需求和计算时间依然非常大。在这种情况下，采用并行计算是十分必要的。并行计算技术大大提高了电磁算法的计算效率，拓展了算法的应用范围。本课题组近年来主要开展了基于CPU集群的并行高阶MoM，并精确仿真了机载天线等复杂工程问题。本文在前期研究工作基础上主要研究了CPU和GPU异构集群上的MoM加速技术、核外技术及其应用。本文采用MoM矩阵分块的并行策略，利用MPI实现计算节点之间的通信，同时利用GPU加速节点内的阻抗矩阵填充和矩阵方程求解过程，解决了CPU和GPU异构集群上并行MoM跨节点计算的难题。为了突破GPU显存对MoM求解问题规模的限制，本文进一步研究了“显存—内存”核外算法，大幅度提高了MoM求解问题规模。为了优化算法性能，本文提出了基于“流”的GPU异步通信技术，实现了GPU通信与计算的重叠，有效隐藏了GPU通信时间，获到了明显的加速效果。最后本文利用异构并行MoM仿真了天线辐射和飞机散射等电磁问题，并与实测和商业软件结果进行了对比，数值结果表明了本文所述方法的可靠性和高效性。