由于GPU自身有大量的运算单元,其在众多领域都得到了广泛的应用。然而GPU带来高性能的同时功耗也明显高于CPU。功耗带来了芯片的可靠性下降,系统的稳定性下降和计算成本的增加等问题是不容忽视的。本文以CUDA编程模型、CUDA软件体系及其存储器模型为研究基础。首先通过分析得出影响CUDA程序功耗的因素为线程组织结构、线程块数量和CUDA程序的变量存储位置(全局存储器和共享存储器)这三个方面。然后以CUDA SDK中的向量加法和矩阵乘法为例在功耗评估平台GPUWattch上对CUDA程序实例进行软件模拟,最后对实验结果进行分析。实验表明:线程组织结构、线程块数量和CUDA程序的变量存储位置对CUDA程序功耗是有影响的。线程块数量与功耗的关系是开始是随着线程块数量的增加而减少,然后到达某一最小值后,又随着线程块数量的增加而增加;CUDA程序的变量存储于共享存储器和全局存储器下的功耗得出合理利用共享存储器,可以降低CUDA程序功耗。