本文系统介绍了如何让 Python 调用显卡进行计算，核心在于使用 GPU 加速框架（CUDA、ROCm、OpenCL）与高层库（PyTorch、TensorFlow、Numba、CuPy 等），并确保驱动与版本匹配。通过 GPU 并行处理可显著提升数值运算与机器学习性能。文中分析了各方案优缺点与适用场景，并提出优化策略，包括显存管理、多 GPU 协同与跨平台驱动兼容。未来趋势显示，Python GPU 计算将更加统一化、云化与协作化。