要使用GPU运行Python程序，你可以遵循以下步骤：
安装CUDA和cuDNN
访问NVIDIA官方网站下载与你的显卡兼容的CUDA版本。
下载与CUDA版本匹配的cuDNN库，并将其文件复制到CUDA安装目录的`bin`、`include`和`lib`文件夹中。
安装必要的Python库
使用`conda`或`pip`安装`numba`和`cupy`（如果使用`cupy`代替`numpy`）：
```bash
conda install numba cudatoolkit
pip install cupy
编写GPU加速的Python代码
使用`numba`的`@jit`装饰器将函数编译为GPU可执行代码：```pythonfrom numba import jit, cuda
@jit（target_backend='cuda'）
def add_ufunc_gpu（x, y）:
return x + y
运行Python程序
设置环境变量`CUDA_VISIBLE_DEVICES`来指定要使用的GPU设备：
```bash
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 指定使用第一个GPU
在命令行中运行Python程序，并指定使用GPU：```bashCUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python your_script.py
监控GPU使用情况
使用`nvidia-smi`命令监控GPU的使用情况。
以上步骤可以帮助你使用GPU加速Python程序的执行。请确保你的系统满足所有硬件和软件要求，并且正确安装了所有必要的库和工具。