要在GPU上运行Python程序，你可以使用以下方法：
深度学习框架
使用TensorFlow或PyTorch等深度学习框架，它们内置了对GPU的支持。
安装相应的库后，可以通过设置参数将计算任务分配给GPU进行加速。
CUDA库和PyCUDA库
NVIDIA的CUDA库是一组工具，用于开发高性能的GPU应用程序。
PyCUDA是Python的包装器，允许在Python中使用CUDA库。
其他库
Numba库可以自动优化Python代码以利用GPU加速。
PyOpenCL库允许使用OpenCL平台运行Python代码。
环境配置
使用conda创建虚拟环境，并选择虚拟环境的Python解释器。
利用环境配置文件下载所需的库和依赖。
代码重构
可能需要对代码进行重构，使其能够并行执行，以获得GPU加速带来的性能提升。
请根据你的具体需求选择合适的方法，并参考相应的文档和教程进行操作