本发明公开了一种基于GPU流的快速并行字符串匹配方法，其通过优化后的基于GPU流的并行字符串匹配加速，实现内核级的任务并行。本发明首先将大数据任务分割成没有依赖关系的小数据任务，然后将小数据任务调度到每个GPU设备上运行。字符串数据集存储在低速的全局内存中，模式串具有较高的访问频率，存放在高速的共享内存中。通过根据应用需求和资源状态启动合适的CUDA流数量，使得所有的任务能够异步并发执行。本发明能够解决现有BF算法由于采用全部遍历字符的暴力检索导致计算过程存在许多无意义的匹配计算的技术问题，以及现有BK算法计算过程的时间复杂度高的技术问题，以及现有KMP算法移动策略不佳、速度较慢的技术问题。