电脑程序在GPU上运行的原因主要归结为 GPU具有强大的并行计算能力，这使得它在处理图形和图像相关的任务时比CPU更加高效。以下是详细解释：
并行处理能力
GPU拥有数百到数千个处理单元（也称为核心），这些处理单元可以同时执行数千个线程，从而实现高度并行的计算。这种并行处理能力使得GPU在处理大量数据时比CPU更加高效。
图形处理任务
GPU最初是为图形渲染和图像处理而设计的。它包含大量的图形处理单元（GPUs），这些单元专门用于处理图形和图像相关的计算任务，如渲染、纹理映射、光照计算等。
高性能渲染
GPU的并行处理能力使其能够快速将图形结果计算出来并在屏幕的所有像素中进行显示。渲染过程中最常用的技术是光栅化，这是一种将三维模型转换为二维图像的过程，GPU可以高效地处理这些计算。
深度学习和其他计算密集型应用
随着技术的发展，GPU不仅在图形处理领域发挥作用，还在深度学习、科学计算和其他需要大量并行计算的应用中发挥了重要作用。例如，GPU的并行处理能力使得它在处理复杂的数学和几何计算时比CPU更加高效。
系统资源利用
当电脑运行大型游戏或设计图纸时，GPU的利用率可能会达到100%，这表明电脑的显卡正在满负荷工作。虽然这通常是正常现象，但长期高占用率可能会导致散热问题和性能下降。
总结来说，电脑程序在GPU上运行主要是因为GPU具有强大的并行计算能力，特别适合处理图形和图像相关的任务，以及深度学习和其他计算密集型应用。通过利用GPU的并行处理能力，程序可以更快地完成计算任务，从而提高整体系统性能。