近年来,随着生活质量的提高,人们对高清视频的要求也越来越高,现有的视频编码标准H.264/AVC已经不能很好的适应网络的发展和人们的需求。为此VCGE和MPEG组建了视频编码联合组织JCT-VC,并制定了新一代视频编码标准H.265/HEVC。其核心目标是在H.264/AVC High Profile的基础上,将压缩效率提高一倍。然而压缩率的提升也带来了编码复杂度的大幅度提升,使得实时性受到很大的限制。因此HEVC快速编码算法的研究变得十分必要。本文主要通过CUDA对HEVC编码算法进行并行优化,从而降低编码时间。本文针对运动估计模块运算量大、耗时长等缺点,提出了一套基于CUDA的运动估计并行计算方案,利用GPU并行计算的优势,实现了运动估计的快速编码。主要包括以下几个方面:首先,针对整像素运动估计的TZSearch算法计算量大,相邻预测块间的帧间预测数据依赖性强,无法大规模并行计算的特点,本文提出了一种基于预测单元和搜索位置的并行算法,本算法可以大幅度提高编码效率,而且通过分析相邻编码帧的运动矢量,计算各个LCU的搜索起始点并动态的选择搜索模板,可以有效降低CUDA算法对图像质量和码率影响。其次,针对亚像素插值算法和搜索算法计算量大且存在大量重复计算的特点,本文提出了一种亚像素运动估计并行算法,通过编码结构的调整和参考帧的管理,减少了亚像素插值的重复计算和数据拷贝的次数,从而大幅度降低了编码时间。最后,针对CPU和GPU的协同工作中CPU利用率低的问题,本文提出了一种基于整像素运动估计的CPU和GPU异步计算模式,通过CPU多线程设计了整像素运动搜索与其他编码模块的异步计算模式,实现了CPU和GPU的并行计算,有效地提高了CPU的利用率,降低了编码时间。实验结果表明,基于CUDA的HEVC运动估计并行算法优化效果明显。整像素运动估计在图像质量和码率影响很小的情况下,达到了12倍左右的加速比。亚像素运动估计通过CUDA并行优化取得了31倍左右的加速比。基于异步模式的整像素运动估计模块取得了18倍左右的加速比,相比同步模式有了明显了提高。