人工智能在GPU上运行依赖将矩阵与张量计算映射为并行内核，并通过CUDA或ROCm等软件栈在SM与Tensor Core上高效执行；训练侧以混合精度、算子融合和分布式并行提升吞吐，推理侧以量化、图优化和内存规划降低时延；结合HBM、NVLink与拓扑感知通信实现规模化扩展，国内外生态在成熟度与合规、本地化方面各有优势，最终以精细化性能剖析与能效优化达成稳定的工程落地。