El método de simulación de partículas en movimiento (MPS) es una técnica de simulación capaz de calcular flujos de superficie libre e incompresibles. Como método basado en partículas, el MPS requiere recursos computacionales significativos al simular flujos en un dominio a gran escala con un gran número de partículas. Por lo tanto, mejorar la velocidad computacional es un aspecto crucial de la investigación actual en métodos de partículas. En las últimas décadas, las CPU y GPU de muchos núcleos se han utilizado ampliamente en simulaciones científicas para mejorar significativamente la eficiencia computacional. Sin embargo, la implementación de MPS en diferentes tipos de hardware no es una tarea trivial. En este estudio, presentamos un método de implementación para el MPS explícito que utiliza el lenguaje de programación paralela Taichi. Cuando se trata de computación en CPU, la eficiencia computacional de Taichi es comparable a la de OpenMP. Sin embargo, cuando se utiliza la computación en GPU, la aceleración de Taichi en computación paralela no es tan rápida como la implementación de CUDA. Nuestro solucionador MPS explícito desarrollado demuestra mejoras significativas de rendimiento al simular la dinámica de flujo de rotura de presas.