Die Signalausbreitung in biologischen Zellen ist von zentraler Bedeutung, um deren Funktionsweise zu verstehen. Dieser Vorgang kann mit Hilfe einer diskretisierten, stochastischen Simulation untersucht werden. Da diese sehr zeitaufwendig ist, bietet sich zur Beschleunigung der Simulation eine Parallelisierung an.

In dieser Arbeit wurde untersucht, für welche Teile der Simulation sich eine Portierung auf die GPU lohnt. Dazu sind Methoden entwickelt worden, um diese Prozesse parallel zu simulieren. Der Herausarbeitung von Problemen, die durch die Parallelisierung entstehen, kam eine wichtige Bedeutung zu. Für diese wurden Lösungstrategien entworfen und hinsichtlich ihrer Eignung für eine schnelle Parallelisierung bewertet.

Eine vielversprechende Strategie wurden in CUDA implementiert und bezüglich ihrer Geschwindigkeit mit der sequentiellen Simulation verglichen. Um die Korrektheit der Simulation zu gewährleisten, fand eine Validierung der Simulationsergebnisse mit Hilfe einer einfachen Visualisierung und des Gillespie-Algorithmus statt.