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针对压缩感知系统实时应用的需要，探讨了A倡OMP算法的并行设计及基于GPU的加速方法。将耗时长的矩阵逆运算转化为可并行的矩阵／向量操作，并结合算法本身的关联特性，进一步采用迭代法实现以降低其计算复杂度。利用GPU高效的并行运算能力，将算法中可并行的矩阵／向量计算映射到GPU上并行执行，在面向Matlab的Jacket软件平台上对整体串行算法进行了并行化的设计与实现。在NVIDIA Tesla K20Xm GPU和Intel（ R） E5-2650 CPU上进行了测试，实验结果表明：对比CPU平台的串行实现，基于GPU的A倡OMP算法整体上可获得约40倍的加速，实现了在保持系统较高重构质量的同时能有效降低计算时间，较好地满足了系统实时性的需要。