Python调用GPU运算的核心方法是通过专用库（如CuPy、PyTorch）或框架（如CUDA）将计算任务分配到显卡硬件上，显著加速数值计算和深度学习任务。关键亮点包括：

1. 使用支持GPU的库

   • 深度学习框架：PyTorch、TensorFlow等库内置GPU支持，只需将数据和模型转移到GPU设备（如model.to('cuda')）即可自动调用显卡算力。
   • 数值计算库：CuPy提供类似NumPy的接口，通过cupy.array创建GPU数组，直接执行矩阵运算等操作，速度远超CPU。

2. 环境配置与驱动

   • 确保安装NVIDIA显卡驱动和CUDA工具包，版本需与Python库兼容。例如，安装CuPy时需匹配CUDA版本（如pip install cupy-cuda12x）。

3. 代码级控制

   • 指定GPU设备：通过环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES=0或代码os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"选择特定显卡。
   • 数据传输优化：减少CPU与GPU间的数据拷贝，例如直接在GPU上生成随机数（cupy.random）以提升效率。

总结：Python调用GPU运算的核心是“库支持+环境配置”，适用于大规模计算任务，但需注意数据规模和硬件兼容性。