本文提出从显存管理、并行拓扑、内核算子、数据管线与功耗稳定性五个维度系统化调整GPU，以适配大模型训练与推理的需求。核心做法包括：训练侧采用BF16/FP16/FP8与分布式分片，推理侧使用INT8/INT4量化与算子融合；结合拓扑感知的数据/张量/流水并行与CUDA Graph、持久内核优化，提升吞吐与降低延迟；通过页锁定内存、异步拷贝、GPUDirect/RDMA与批次合并把GPU“喂饱”；以功耗上限、温控与MIG等资源隔离保障稳定性。针对NVIDIA、AMD与国内加速器的平台差异，遵循“贴硬件、重数据、稳并行”的原则进行定制化优化。整体方法以监控与基准为依据，可显著提高性能与成本效率，并与未来FP8、图编译与更高速互联的趋势相兼容。