程序“吃显卡”通常是指在程序运行过程中使用显卡的硬件加速功能来提高程序的性能，特别是在图形渲染、视频游戏、人工智能训练和高清视频处理等领域。以下是一些具体原因：
3D渲染与视频游戏
3D渲染：3D渲染是一个资源密集型的过程，涉及到大量的数学和几何计算以及纹理映射和光线跟踪。高端显卡配备的大量CUDA核心或类似处理单元能够提升并行处理能力，从而加快渲染速度。
视频游戏：现代视频游戏需要渲染带有复杂几何体、精细纹理和先进光影效果的场景。实时的渲染需求迫使显卡在游戏运行时处理高度复杂的图形和物理运算。顶级显卡甚至支持实时光线追踪技术，这种技术能模拟光线与物体互动的物理特性，创建极其逼真的视觉效果。游戏程序还会用到显卡的其他特性，如异步计算和高速缓冲区，用以优化游戏表现，降低延迟。
人工智能训练
深度学习：在人工智能领域，尤其是深度学习中，显卡起到了推动器的作用。由于深度学习需要海量数据的并行处理，显卡的并行计算能力正好适合这种要求。显卡中的GPU核心能够同时处理数以千计的小型计算任务，显著降低了数据运算的时间。
并行计算与数据可视化
并行计算：显卡的并行计算能力非常强大，适合处理大规模的并行计算任务。在科学计算、数据分析和机器学习等领域，使用显卡进行并行计算可以大幅提高计算速度。一些编程框架如CUDA和OpenCL提供了对显卡的编程接口，开发者可以利用显卡的并行计算能力来加速计算任务。
数据可视化：在数据可视化领域，显卡可以用于加速图形的渲染过程，使得复杂的数据集能够以直观、高效的方式呈现出来。
建议
在选择电脑硬件时，如果主要用途包括图形渲染、视频游戏或深度学习等需要高并行计算能力的任务，那么配备一款性能优异的显卡是非常有益的。同时，了解并利用相关的编程框架和接口（如CUDA和OpenCL）可以进一步提高程序的性能。