在计算机图形学中光线跟踪算法是全局光照明的经典算法之一。它能成功模拟物体表面的反射、折射和阴影等效果。由于该算法原理简单，易于实现，且能生成各种逼真的视觉效果，所以一直受到电影特效工业界的青睐，得到广泛的应用。随着虚拟现实技术和游戏产业的快速发展，人们对虚拟场景的光照效果的真实度要求越来越高。但是庞大的计算量严重制约着光线跟踪技术的应用，使其无法在实时性要求高的虚拟现实技术和游戏产业等行业中得到应用，所以加速是光线跟踪算法突破局限的必由之路。随着GPU并行计算的发展，这就给像光线跟踪算法这种具有天然并行性的算法提供了解决的策略。本文以光线跟踪算法的加速技术为研究重点，对现有的光线跟踪算法提出了新的相应的改进算法，提高了光线跟踪的效率。在加速光线跟踪算法中重点在于采用的数据结构，本文对不同数据结构进行分析，重点描述了常用的KD-tree结构，并对KD-tree提出了改进；同时，由于光线跟踪算法本质为一采样算法，针对采样问题提出相应的采样策略；在加速求交过程中，遍历算法是影响效率的主要因素，本文对前人的工作进行了总结，实现了基于GPU的KD-tree遍历算法。给出不同复杂度的场景仿真实验效果，在时间上同CPU仿真进行了对比，实验证明本文的算法大大改进了光线跟踪的效率。本文实现的基于GPU的光线跟踪算法能够很好地适应当前GPU架构的特点，对于一般大小的场景能够实现高效的光线跟踪渲染。