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在数字化的今天，无论是信号的采集还是数据的传输，都面临着对海量数据的处理。而作为信息论基础的奈奎斯特准则，不但无法改善这一状况，甚至在某种程度上束缚了新技术的实际应用和发展。有幸的是，一个新的理论——压缩感知(CS,CompressiveSensing)理论，成功的打破了奈奎斯特准则的限制，并得到广泛关注和研究应用。 压缩感知理论是以极低的采样率进行采样的，远低于奈奎斯特准则规定的采样率。但是，压缩感知理论的低采样率是以重构算法的复杂性换来的，因此，压缩感知理论尤其是信号的重构面临着大数据量的运算。可喜的是，基于图形处理器(GPU,GraphicsProcessingUnits)并行运算的通用性研究，可以方便且有效的解决大数据运算量的问题。 NVIDIA公司推出的统一计算设备架构(CUDA,ComputeUnifiedDeviceArchitecture)，极大地促进了GPU通用计算的开发应用。本文的主要工作，就是使用基于GPU并行运算的CUDA来实现压缩感知理论的算法，包括离散小波变换(DWT,DiscreteWaveletTransform)和正交匹配追踪(OMP,OrthogonalMatchingPursuit)，并实现对于图像的压缩感知处理。为了体现GPU的运算能力，同时使用基于CPU串行运算的OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)实现所述算法，并对两者做出比较。 实验结果表明，GPU具有强大的运算能力，并且使用CUDA可以方便高效的实现压缩感知理论的算法。与基于CPU串行运算的OpenCV相比，基于GPU并行运算的CUDA更具优越性，尤其是对于具有大数据计算量的OMP算法。最后，对压缩感知理论的算法进行CUDA设计时，应该考虑两个因素，即数据吞吐量和数据运算量，因为基于GPU并行运算的CUDA更适合于处理吞吐量小而运算量大的数据。