為提高蛋白質點檢測的效率，利用圖像處理單元(GPU)在并行計算和內存管理方面的優勢，提出一種基于CUDA的蛋白質點檢測快速實現方法。首先，對蛋白質點檢測算法中最耗時的圖像預處理、蛋白質點粗檢測和重疊蛋白質點分割三部分進行并行化設計；然后，根據CUDA單指令多線程的執行方式對數據空間進行二維分塊，利用共享寄存器和二維紋理內存的內存管理措施實現了蛋白質點快速檢測。通過本文方法與中央處理器(CPU)串行方法進行真實凝膠圖像的檢測對比實驗，結果表明，本文方法的執行效率明顯高于CPU串行方法，并且隨著圖像大小的增加，效率也隨之提高，對于2 048×2 048大小的圖像數據，CPU串行實現時間為52 641 ms，GPU則為4 384 ms，效率提高了11倍。