El creciente número de objetos espaciales conduce a un aumento en los riesgos potenciales de daño a los satélites y genera desechos espaciales tras las colisiones. El análisis de evaluación de conjunciones es una de las claves para evaluar el riesgo de colisión de los satélites, y los operadores de satélites requieren los resultados analizados lo más rápido posible para decidir y ejecutar la planificación de maniobras de colisión. Sin embargo, el tiempo de cálculo para analizar el riesgo potencial de todos los satélites es proporcional al número de objetos espaciales. Los filtros de conjunción y las técnicas de computación paralela pueden acortar el costo de cálculo del análisis de conjunción para proporcionar los resultados analizados. Por lo tanto, este documento muestra la investigación del rendimiento de los filtros de conjunción (precisión y velocidad de cálculo): Smart Sieve, CSieve y CAOS-D (combinación de Smart Sieve y CSieve) en casos de un solo satélite (uno vs. todos) y todos los objetos espaciales (todos vs. todos). Luego, se desarrollan todos los filtros de selección para implementar un algoritmo que ejecute computación de propósito general en unidades de procesamiento gráfico (GPGPU) utilizando la Arquitectura de Dispositivos Unificados de Cálculo (CUDA) de NVIDIA. Los resultados analizados muestran la comparación de la precisión del análisis de selección de conjunciones y los tiempos de cálculo de cada filtro cuando se implementan con técnicas de computación paralela.