在连续变量量子密钥分发(Continous Variable Quantum Key Distribution,CV-QKD)系统中,通信双方需要在距离较远,信噪比较低的条件下进行密钥协商,因此必须选用码率较低,码长较长的码字才能保证双方的有效通信。本文设计了三种基于图形处理器(Graphics Processsing Unit,GPU)的高速译码器,分别为全局BP译码器、校验节点型分层译码器和变量节点型分层译码器,用于CV-QKD系统中对具有准循环结构的多边型低密度奇偶校验(Quasi-cyclic Multi-edge Type Low Density Parity Check,QC-MET-LDPC)码进行译码,这三种译码器将译码所需的多个基矩阵信息合并为一个变量存储,减少了GPU内存的消耗。三种译码器皆译码长为106,码率为0.1,扩展因子为2500的码字。仿真结果表明:采用传统的置信传播译码算法(Belief Propagation Algorithm,BPA)的全局BP译码器,在同时译64个码字,迭代100次,且不采用提前终止功能的条件下,获得了30.32Mbits/s的译码速率。算法的调度方式对译码器的收敛速度、算法复杂度和纠错译码性能有着很大的影响。分层置信传播算法(Layered Belief Propagation Algorithm,LBPA)的收敛速度比泛洪式的全局置信传播算法快,采用该译码算法的两种分层译码器减少了所需的译码迭代次数,并且两者都译码扩展因子较大的QC-MET-LDPC码,在全矩阵大小恒定的情况下,使得子矩阵的数量相对较少,从而减少了串行译码的数量。其中,校验节点型分层译码器分配GPU线程映射到校验节点,而变量节点型分层译码器分配GPU线程映射到变量节点。仿真结果表明:校验节点型分层译码器在同时译128个码字,迭代50次,且不采用提前终止功能的条件下,达到了64.11Mbits/s的最大译码速率;而变量节点型分层译码器在同时译16个码字,迭代50次,且不采用提前终止功能的条件下,达到了41.50Mbits/s的最大译码速率。从三种译码器的仿真结果对比也可以看出,全局BP译码器的GPU线程利用率最高,但是译码速率最慢,而校验节点型分层译码器的GPU线程利用率最低,但是译码速率最快。