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K-Medoids聚类算法存在初始点选择问题,而且计算复杂。为提高算法有效性和时间效率,改进了传统的K-Medoids算法PAM,并在GPU高效执行。提出了一种矩阵计算方法,减少数据在GPU全局内存和共享内存之间的传输。利用模拟退火算法搜索初始中心点,保证了聚类结果正确性。利用几组不同大小数据集进行了实验,结果表明所提出的算法可以高效执行,并能得到正确结果。