本文系统解答了Python编程如何使用GPU：先确保硬件、驱动与CUDA/ROCm或MPS匹配，然后在深度学习与数值计算场景分别选择PyTorch、TensorFlow、JAX、CuPy、Numba、RAPIDS和ONNX Runtime等库，通过将数据与模型放入GPU设备、启用混合精度与高效数据管线提升吞吐和稳定性；在部署侧依托容器、云GPU与Kubernetes治理实现可扩展与可复现的环境；结合性能剖析、内存管理与成本监控形成优化闭环，并用协作系统统筹任务与资源，在团队层面把GPU加速转化为可持续交付与业务价值。