在Python中使用GPU运算的关键是配置匹配的驱动与运行时（CUDA/ROCm/MPS），并选用具备GPU后端的生态库（如PyTorch、TensorFlow、CuPy、Numba）。将数据与模型驻留在显存，尽量减少CPU-GPU传输，再结合批量化、混合精度与异步并行优化，即可显著提升吞吐与降低延迟。通过容器化与版本矩阵管理保证兼容，并用profiling定位瓶颈，工程化落地可借助协作系统与监控手段提升稳定性与性价比。

本文系统阐述了在Python中启用GPU计算的全流程：从驱动与CUDA/ROCm安装到选择PyTorch、TensorFlow、JAX、CuPy、Numba与RAPIDS等库，并围绕数据传输最小化、混合精度、批处理与流重叠进行性能优化，同时给出容器化与多GPU部署要点、常见故障排查及安全合规建议。文章强调核对版本矩阵、控制CPU↔GPU拷贝与工程化治理的重要性，并预判XLA/MLIR与自动并行等趋势将进一步降低Python调用GPU的门槛与成本。

本文系统阐述了在 Python 中使用 GPU 计算的完整路径：先匹配驱动与后端（CUDA/ROCm/MPS），再选择适合任务的框架（PyTorch、TensorFlow、CuPy、Numba、JAX），并通过设备放置、数据管道、混合精度与显存管理获得加速。文中提供清晰的环境搭建步骤、对比表格与关键代码示例，强调用性能分析工具定位瓶颈与以容器确保可复现，引用权威资料给出调优依据，并给出从入门到生产的实践路线与未来趋势建议，同时在团队协作中建议借助项目系统沉淀流程与规范。