Процедура когерентного суммирования является основой для класса методов обработки сейсмических данных. Рассматривается проблема эффективной реализации когерентного суммирования на GPU, поддерживающих программную модель NVIDIA CUDA. Исследованы различные варианты отображения алгоритма на архитектуру вычислителя. Полученная реализация позволяет достигать до 70% от пиковой производительности подсистемы памяти и арифметического устройства. В ходе тестирования выявлены предельные размеры задач, которые позволяют реализовать потоковую обработку данных в режиме реального времени для различных аппаратных архитектур графических процессоров NVIDIA: Fermi, Kepler, Maxwell, а также определены оптимальные параметры порций данных, одновременно отправляемых на обработку в GPU.