一、系统设置优化

启用游戏模式与硬件加速

- 进入Windows设置 → “游戏” → 打开“游戏模式” → 启用“硬件加速GPU计划”

- 添加常玩游戏到“允许运行游戏的应用”列表

调整显示设置

- 通过“显示”选项卡调整分辨率至推荐值

- 在“疑难解答”中启用“硬件加速”

二、软件优化

数据预处理加速（适用于深度学习等场景）

- 使用PyTorch等框架时，将数据预处理模块移动到GPU执行，可大幅提升效率

- 示例代码：

```python

transform = transforms.Compose([

transforms.RandomHorizontalFlip(),

transforms.RandomRotation(10),

transforms.ToTensor(),

transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))

])

dataset = YourDataset(transform=transform).to(device)

```

- 注意检查GPU内存，必要时减小batch size或升级显卡

优化数据加载

- 使用多进程数据加载器（如`torch.utils.data.DataLoader`）减少加载瓶颈

调整系统服务

- 对于NVIDIA显卡，将“NVIDIA Streamer Service”启动类型改为“手动”，避免其自动运行占用资源

- 对AMD显卡，可尝试开启“增强质量抗锯齿”（EQAA）以提升帧数

三、硬件升级

升级显卡

- 若上述方法无效，考虑更换为性能更强的显卡（如NVIDIA RTX系列或AMD Radeon RX系列）

增加内存与存储

- 扩展系统内存（RAM）至推荐值（如16GB以上）

- 使用SSD硬盘提升数据读写速度

其他注意事项

驱动更新：

定期更新显卡驱动至最新版本，以优化性能和兼容性

游戏优化：在游戏内降低画质设置（如分辨率、纹理质量）

云服务：利用云电脑服务（如摩尔线程vGPU）实现动态资源调配

通过以上方法，可显著提升GPU性能，满足游戏、深度学习等不同场景需求。