噪声作为危害环境的三大污染源之一，无时无刻不充斥着我们的生活，如在空中飞行的客机，铁路上飞驰的高速列车以及旋转的风扇等都在释放噪声，对人们的生理和心理都构成严重的影响。目前，随着人类环境保护意识的不断增强，噪声污染问题更广泛的引起了人们的关注。因此，准确预测噪声对噪声源机制分析、声学设计优化具有重要意义。

气动声学研究依赖于高精度的计算方法，其中FW-H（Ffowcs Williams-Hawkings）方法是一种广泛应用于气动噪声预测的技术。然而，基于传统数值方法的高精度计算通常会面临巨大的计算资源需求，这在实际应用中成为了一个关键的限制因素。为了应对这一挑战，近年来，图形处理器（GPU）加速计算方法在气动声学求解器中的应用逐渐得到关注。GPU具有强大的并行计算能力，能够显著提高大规模计算的效率，尤其在处理复杂的非定常流动和声学辐射问题时展现出独特优势。通过将GPU与中央处理器（CPU）结合，形成异构计算架构，不仅可以加速数值模拟过程，还能在一定程度上减轻CPU的计算负担，从而提升整体计算效率，为未来气动声学的设计提供更强有力的支持。