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基于FAN模型的广义非负矩阵分解是一种非纯像元假设下有效的高光谱图像非线性光谱解混算法。针对基于FAN模型的广义非负矩阵分解算法的快速实现问题,基于CUDA编程模型与存储器模型设计并行优化,对优化后算法的串行与并行部分进行任务分配与线程映射,设计合理的核函数实现各关键步骤。通过真实高光谱数据的光谱解混实验,结果表明CUDA并行优化后的算法相比串行算法,能达到较高的加速比,验证了其有效性。