晶格玻尔兹曼方法（Lattice Boltzmann method,简称LBM）是一种用于计算流体动力学的方法,其最早起源于格子气自动机（Lattice Gas Automate,简称LGA）模型,而后经过几代科研工作者的不断研究与改进最终得到完善。LBM由于天然的并行性、易于实现的边界处理以及较高的计算精度,特别适合当今热门的并行计算领域,这也极大地促进了物理学与计算机科学两门学科的交叉与互融。随着5G时代的来临,信息传输速度得到极大提升。同时在LBM数值计算领域,有关于计算速度方面的问题也开始被人们所关注。现如今发现显卡计算服务集群在云计算中的应用较为突出,于是将LBM与图形处理器计算结合的想法应运而生。图形处理器（Graphics Processing Unit,简称GPU）本来的任务是做计算机中图形图像的,即把数据处理成图形图像。早些时候的GPU是不可编程的,而后英伟达公司研发了基于GPU上的并行计算构架——CUDA（Compute Unified Device Architecture,简称CUDA）,于此便开启了CUDA渲染时代。这同时也大大提高了LBM方面的计算速度,经测试最大加速比可达到百倍。当今生物膜材料应用得非常广泛,很多心脏瓣膜病患者在确诊之后,都会选择使用心脏瓣膜置换术来进行治疗,这就需要对于瓣膜结构有一个比较全面的了解与认识。因此研究清楚瓣膜如何优化输出,就显得格外重要。本文的研究内容包括以下三方面:1.对CUDA并行计算架构进行解析,并对CUDA在图像处理的上的应用前景进行介绍。2.利用CUDA并行计算架构来对LBM计算进行加速,以泊松流来为研究对象,来证程序结果的正确性。3.使用LBM模拟了嵌入多孔组织的初始淋巴管和有两对瓣膜的集合淋巴管。淋巴系统是人体内重要的防御功能系统,它没有像血液循环系统中心脏一样的动力泵,淋巴液的驱动主要靠淋巴管的自主收缩来完成（肺淋巴系统是靠肺泡的运动）。淋巴管内一氧化氮产生、扩散和衰减对淋巴管的自主收缩起重要作用。