本文系统说明在Python中启用独立显卡计算的完整路径：确认硬件与平台（CUDA/ROCm/MPS），安装匹配驱动与工具链，利用PyTorch、TensorFlow、CuPy或Numba等库在代码中将数据与模型迁移至GPU，并通过批大小、混合精度、数据管线与内核优化显著提升性能；生产环境建议容器化与多GPU分布式实践，并以版本锁定、监控与调度控制成本，同时用项目协作系统（如PingCode）治理流程与资源，确保可复现与高效交付。