要在GPU上进行程序运算，你需要遵循以下步骤：
安装GPU驱动程序和计算框架
确保你的计算机上已经安装了正确版本的GPU驱动程序和对应的计算框架。对于NVIDIA GPU，你需要安装CUDA驱动程序和CUDA工具包；对于AMD GPU，你需要安装OpenCL驱动程序和对应的SDK。
选择编程语言和库
选择合适的编程语言和支持GPU计算的库来编写程序。CUDA和OpenCL提供了与C/C++, Python等编程语言的接口。此外，还有一些高级的GPU计算库，如NVIDIA的cuDNN和TensorRT，可以帮助优化和加速深度学习任务。
编写并行程序
使用选择的编程语言和库来编写并行程序。GPU计算涉及将任务分解为多个子任务，并在GPU上同时执行这些子任务。这要求你对并行编程有一定的了解，例如CUDA C/C++或OpenCL编程中的线程、块和网格的概念。
调试和优化
在GPU上运行程序之前，确保你的代码在CPU上正确运行。然后，使用GPU特定的调试工具和性能分析工具来进行调试和优化。这些工具可以帮助你找出并行程序中的错误并获取最佳性能。
运行程序
一切都准备就绪后，你可以将程序上传到GPU并在其上运行。使用相应的命令或API调用GPU来运行这个程序，同时也需要进行性能监测和调试，以保证程序的正确性和效率。
使用TensorFlow-GPU
```python
import tensorflow as tf
调用GPU设备
with tf.device（'/gpu:0'）:
rand_t = tf.random.uniform（[50, 50], 0, 10, dtype=tf.float32, seed=0）
a = tf.Variable（rand_t）
b = tf.Variable（rand_t）
c = tf.matmul（a, b）
init = tf.global_variables_initializer（）
sess = tf.Session（）
print（sess.run（c））
sess.close（）
```
使用CUDA和C++
```cpp
include
__global__ void multiply_them（float *dest, float *a, float *b） {
const int i = threadIdx.x；
dest[i] = a[i] * b[i]；
}
int main（） {
float a[] = {1, 2, 3, 4, 5}；
float b[] = {5, 4, 3, 2, 1}；
float *d_a, *d_b, *d_c；
cudaMalloc（&d_a, 5 * sizeof（float））；
cudaMalloc（&d_b, 5 * sizeof（float））；
cudaMalloc（&d_c, 5 * sizeof（float））；
cudaMemcpy（d_a, a, 5 * sizeof（float）, cudaMemcpyHostToDevice）；
cudaMemcpy（d_b, b, 5 * sizeof（float）, cudaMemcpyHostToDevice）；
multiply_them<<<1, 5>>>（d_c, d_a, d_b）；
cudaMemcpy（a, d_c, 5 * sizeof（float）, cudaMemcpyDeviceToHost）；
for （int i = 0； i < 5； ++i） {
printf（"%f ", a[i]）；
}
printf（"\n"）；
cudaFree（d_a）；
cudaFree（d_b）；
cudaFree（d_c）；
return 0；
}
```
使用Python库（如cupy）