本发明涉及一种基于多GPU的人脑变形仿真方法，使用总体拉格朗日法、中心差分法及非线性有限元Neo‑Hookean模型来进行脑部变形的显式迭代仿真，通过在GPU端的并行化算法实现加速仿真计算的速度，在引入多GPU进一步提高并行能力之后，对原始数据采用广度优先搜索方法进行数据分组和重新编号最小化各结点之间的数据相关性，并通过使用额外的数据结构使得单个节点内的输入数据及计算过程存在一一对应关系，进而可以使用流式传输实现计算和数据传输的并行化，最终利用混合CPU/GPU的多核计算架构进行加速，满足了人脑变形仿真中的精度与速度要求。本发明充分利用了人脑变形中的细微性以及时空连续性特点，可以在计算机构造的虚拟环境中逼真地模拟脑部的变形过程。