要使用Python调用GPU进行运算，你可以使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch，这些框架已经内置了对GPU的支持。以下是使用这些框架进行GPU计算的基本步骤：
1. 安装TensorFlow或PyTorch库。
2. 在代码中指定使用GPU。
对于TensorFlow，你可以这样使用GPU：
```python
import tensorflow as tf
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices（'GPU'）
if gpus:
try:
Currently, memory growth needs to be the same across GPUs
for gpu in gpus:
tf.config.experimental.set_memory_growth（gpu, True）
logical_gpus = tf.config.experimental.list_logical_devices（'GPU'）
print（len（gpus）, "Physical GPUs,", len（logical_gpus）, "Logical GPUs"）
except RuntimeError as e:
Memory growth must be set before GPUs have been initialized
print（e）
对于PyTorch，你可以这样使用GPU：```pythonimport torch
device = torch.device（"cuda" if torch.cuda.is_available（） else "cpu"）
print（'Using device:', device）
确保你的系统上安装了NVIDIA CUDA工具包和cuDNN库，以便框架可以正确地与GPU交互。
如果你需要更底层的GPU编程，可以使用像PyCUDA这样的库，它允许你直接使用NVIDIA的CUDA API进行GPU编程。
请根据你的具体需求选择合适的库和方法，并参考相应的文档和教程进行操作