云导风（Atmospheric Motion Vector, AMV）提供了关键的风场信息，在台风路径预测、强对流监测及数值天气预报等领域发挥着重要作用。然而，目前主流的 AMV 产品空间分辨率较低，难以满足高精度气象业务的需求。尽管中国气象局的可见光通道 AMV 产品已实现 6 km 分辨率，但计算耗时较长，限制了其在实时业务中的应用。云导风中的目标跟踪在高分辨率遥感数据（如500m 级别）处理中，CPU 串行计算效率较低，难以满足快速预报需求。GPU 并行计算因其高吞吐能力和大规模并行特性，在数值计算领域展现出极大的加速潜力，而 OpenACC 作为一种高层次的 GPU 编程框架，能够简化计算代码的并行化过程，提高开发效率。因此，本研究提出了一种基于 OpenACC 并行计算的高分辨率云导风反演加速方法，旨在解决 AMV 反演过程中计算瓶颈，提高计算效率。我们通过 OpenACC 实现关键计算任务的并行优化，并采用基于块的计算策略突破单 GPU 内存限制，支持多 GPU 并行计算，以适应 500m 至 4000m 分辨率的遥感数据处理。实验结果表明，该方法相比传统 CPU 计算可提升计算效率 一个数量级以上，并能有效保持反演精度，具备良好的可扩展性。该研究为高分辨率AMV反演的实时业务化应用提供了一种可行的技术方案，可大幅提升台风监测的时效性，并增强数值天气预报对风场数据的同化能力。

云导风,openacc