Метод Галёркина с разрывными базисными функциями (далее разрывный метод Галёркина или РМГ) [1] пользуется всё большой популярностью при решении уравнений в частных производных, в частности, из-за его гибкости в использовании расчетных сеток (несогласованные сетки, h- и hp-адаптация) и потенциально высокой эффективности распараллеливания формирования систем уравнений. В качестве основного недостатка РМГ необходимо выделить больший размер системы по сравнению со стандартным методом Галёркина (СМГ), которые являются довольно плохо обусловленными. В работе сравнивается решение систем разрывного метода Галёркина на графических процессорах (GPU) прямым методом и методами подпространств Крылова с различными предобуславливателями [2]: методом сопряженных градиентов CG, методом обобщённых минимальных невязок GMRES и методом бисопряженных градиентов BiCGStab. Производительность программной реализации решения систем на GPU сопоставляется с аналогичной, полученной на многоядерном процессоре (CPU).