无波前传感自适应光学系统具有良好的波前校正能力,.基于随机并行梯度下降(Stochastic Parallel Gradient Descent,SPGD)算法的波前校正技术邑成熟应用于波前畸变校正实验中,并具备成本低、适应环境能力强和搭建方便等优点。但是无波前传感自适应光学系统的校正速度较慢,难以满足波前畸变实时校正的要求。所以在本文中,主要研究利用图形处理器(Graphic Processing Unit GPU)并行计算提升SPGD算法的收敛速度,以提高校正系统的动态相位补偿能力。本文主要工作如下：1、介绍了无波前传感自适应光学系统结构、波前控制算法和光束质量评价指标。使用正交Zemike多项式展开法和功率谱反演法模拟了不同强度的湍流相位屏,进行了光束在大气传输的光学仿真。基于SPGD算法进行了波前畸变的校正仿真，对影响算法收敛速度的因素进行了分析。2、分析了SPGD算法的并行特性,设计了一种SPGD算法并行运算方案,并讨论了并行化SPGD算法计算复杂度的变化。对变形镜电压更新、图像滤波和光斑形心计算等模块采用GPU并行计算实现加速处理,提升了校正速度。进行了仿真校正比较,验证了GPU加速后校正系统的校正能力和速度优势。3、通过室内实验和外场相干光实验验证了 GPU加速的波前校正系统的性能。在室内校正实验中,时间加速比达到了2.5,斯特列尔比(Strehl Ratio,SR)则达到了0.8以上;而外场相干光校正实验中,时间加速比达到了8.6,光斑能量更为汇聚,光束质量得到提升,SR达到0.8以上。结果表明:本文设计的SPGD算法并行运算方案拥有更低的计算复杂度,可应用于无波前传感自适应光学系统中;经GPU加速后,波前校正系统的校正速度得到了有效提升,同时具备良好的校正效果。