大模型调用GPU的核心是工程化闭环：先确保驱动、CUDA/ROCm与加速库版本匹配，再在框架中完成设备放置与显存管理；按训练或推理目标选择混合精度、并行策略与图优化，将算力转化为吞吐与时延优势；通过容器与Kubernetes等编排稳定供给GPU，并以监控与压测持续调优，最终实现高效、可观测、合规的端到端GPU加速。

Python 调用 GPU 进行矩阵运算能够显著提升大规模计算的性能，主要方法包括使用 CUDA 编程接口、CuPy 等 GPU 加速数值库以及深度学习框架的张量计算模块。CuPy 因与 NumPy 高度兼容适合快速迁移现有科学计算代码，而 PyTorch 与 TensorFlow 在 GPU 矩阵计算上性能稳定。开发时需关注硬件兼容性、显存管理及数据传输效率，并可结合项目管理系统如 PingCode 将 GPU 计算纳入研发流程。未来趋势将朝着多GPU分布式计算及统一计算接口标准化发展。