科学计算：
科学研究和工程领域中许多复杂的计算问题需要大量的浮点数运算和并行计算，显卡具备较高的并行计算能力和大规模并行处理器的特点，因此在科学计算中广泛应用，例如天气模拟、物理模拟、分子动力学模拟等。
数据挖掘与机器学习：
在大数据分析、模式识别和机器学习领域，有许多复杂的算法需要处理大规模的数据集，显卡的并行计算能力和高速内存访问使其成为加速这些算法的理想选择，例如深度学习中的神经网络训练。
图形和视频处理：
图像和视频处理涉及大量的像素级操作和变换，需要对大量的图像数据进行高效处理，显卡的并行计算能力和图形处理单元（GPU）可以加速这些处理操作，提高图像和视频处理的速度和效果，例如图像识别、图像分割、图像合成、视频编码和解码等。
游戏开发：
在游戏开发中，显卡被广泛应用于实时图形渲染和物理模拟，显卡的强大图形处理能力可以处理大规模的三维模型和纹理，实现逼真的游戏画面效果。
数据科学和机器学习：
在处理大规模数据集和进行复杂的机器学习算法训练时，显卡的并行计算能力可以显著提高计算速度。
虚拟现实和增强现实开发：
虚拟现实（VR）和增强现实（AR）应用程序的开发需要完成大量的图形渲染工作，所以对显卡要求较高。
视频编辑和后期制作：
视频编辑、合成和后期制作等工作需要较高的显卡性能，以保证更快的渲染速度和更流畅的预览效果。
CAD设计和建模：
进行三维建模、工程设计和CAD制图等工作通常需要一定的显卡性能，以保证流畅的操作和真实的图形显示。
数学计算：
显卡的并行计算能力能够提高数学计算的速度，特别是在进行大规模的矩阵运算、图像处理、信号处理等任务时。
人工智能和机器学习：
在机器学习和人工智能领域，深度神经网络的训练和推理任务通常需要大量的计算资源，显卡可以提供强大的并行计算能力，加速模型的训练过程。
Excel：
虽然Excel本身并不直接支持显卡运算，但可以通过使用第三方插件或工具（如GPU Acceleration for Microsoft Office）来利用GPU的计算能力加速Excel的运算过程。
编程软件和工具：
例如游戏开发工具（如Unity和Unreal Engine）、3D建模和渲染软件（如Autodesk Maya、Blender）等，这些工具通常需要显卡渲染来提供更好的性能和体验。
总结来说，显卡在科学计算、数据挖掘、机器学习、图形处理、游戏开发等多个领域都有广泛应用，能够显著提高计算速度和效果。