本文系统阐释人工智能利用GPU的原理、架构与实践：以并行计算与高带宽显存加速张量运算，通过CUDA/ROCm与张量库、混合精度和算子融合提升训练与推理效率；在多卡互联、编译器优化与MLOps治理下实现高吞吐与低延迟，并给出选型与TCO方法和性能优化清单；未来将走向异构协同、精度下探与平台一体化。