在不断变化的编程世界中，显卡变得越来越重要，它使程序员能够更快地计算数据。在此之前，出色的 CPU是编码中使用的主要组件，因为它们具有同时处理多个命令的天生能力。但 GPU 现在已经不再是简单的视频渲染器了。它们现在可以用于并行计算。

这使得一些最好的现代 GPU在运行 Python 命令方面非常强大，使它们能够比大多数 CPU 更好地运行某些命令。如果您想在 Python 中使用 GPU，我们将向您展示开始时需要哪些程序。

在 Python 中运行代码时使用 GPU 的优势

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虽然 CPU 可能具有更高的时钟速度和更多的内存，但它们的内核数量比现代 GPU 少。CPU 可以有 1-64 个内核，具体取决于您使用的型号，但 GPU 可以为您准备数千个 CUDA 内核。

此外，GPU 处理命令的方式使其比 CPU 更能运行某些功能。CPU 按顺序管理命令，执行第一个命令，然后继续执行下一个命令。GPU 并行处理函数，使其能够同时运行多个计算，从而帮助其比 CPU 更快地处理某些函数。

借助 GPU 加速处理，显卡运行某些命令的速度比 CPU 同类产品快得多，这使得程序员可以在 GPU 上运行多个细致的命令，并在 CPU 上依次运行其他命令。