随着IT科技的发展，我们已步入云计算的时代。对于企业云计算市场，云终端瘦客户机-云服务器解决方案因为具备安全性高、易于管理、相对成本较低、高可靠性等特点，已然成为产业界发展的趋势和焦点。基于瘦客户机的低成本PC以及解决方案对于我国各种商用办公行业，包括企业/教育/政府/军队/学校等都将具有非常重要的战略价值。　　 但是相比PC本地计算而言，云终端瘦客户机的性能差异很大，尤其是根本无法有效播放视频，或者需要很高端的终端才可以播放。性能问题限制了云终端瘦客户机-云服务器解决方案大规模发展与应用。　　 图形处理器(Graphics Processing Unit，GPU)作为一种高度并行的流处理器，凭借其强大的处理能力和高存储带宽，为视频性能提升提供了一种有效的方案解决平台。　　 针对上述问题，本文作为北京市科技计划项目“基于高性能单芯片的企业云计算解决方案”研究课题的子课题之一，设计和实现了基于GPU流体系结构和ATI Stream流计算技术的JPEG图像编码压缩算法，增强云后端服务器的负载能力，提升系统的视频性能。　　 本文的创新工作主要体现在以下几个方面：　　 1．提出一个基于流计算模型的JPEG图像编码流框架。本文在研究ATI GPU流体系结构和JPEG编码标准的基础上，通过对JPEG的核心编码模块的特征分析，提出一个基于流计算模型的JPEG图像编码器的流框架。　　 2．实现一系列JPEG压缩编码在GPU流处理器上映射的算法。本文以ATI GPU为流处理器硬件平台研究背景，实现了颜色空间变换、向下采样、离散余弦变换、量化和熵编码算法。其中前四个流算法在GPU上完全实现，熵编码则基于CPU-GPU异构协同计算模式实现。　　 3．对GPU流体系结构上的JPEG编码器做了详细的性能分析，并提出GPU流计算的一般优化方法。本文在ATI GPU流处理器平台上对JPEG流编码器进行性能测试，并进行了性能分析。从影响性能的因素出发，给出了核心级程序的一般优化方法。　　 本文的贡献在于设计了一个高效的CPU/GPU协同计算架构，保证符合我国国情要求的、支持富多媒体应用的且超低价瘦客户机系统的顺利推出。　　 各方面性能的综合测试表明，基于GPU的JPEG流编码器将系统视频性能提升近10倍，通过项目验收并且随联想云终端系统成功上市。