日常软件使用GPU的方法主要取决于软件的类型和需求。以下是一些通用的步骤和建议：
选择适当的任务
GPU主要用于图形处理和计算密集型任务，如3D渲染、视频编辑、机器学习等。确保您的任务需要显卡的计算能力，否则使用GPU可能没有明显的效果。
合理设置软件选项
对于需要使用GPU的软件，确保已经正确设置了相关选项。例如，在图形渲染软件中，可以选择使用GPU进行渲染，而不是使用CPU。
监控GPU负载
使用监控工具（如GPU-Z、MSI Afterburner等）来实时监测GPU的负载情况。这可以帮助您了解GPU的使用情况，并根据需要进行调整。
避免过度负载
确保您的任务不会过度负载GPU，以免导致系统崩溃或性能下降。如果您发现GPU负载过高，可以考虑减少任务的复杂度或调整相关设置。
更新驱动程序
定期更新显卡驱动程序可以提供更好的性能和稳定性。请确保您的显卡驱动程序是最新版本。
保持散热良好
高负载的GPU会产生较多的热量，因此请确保您的计算机散热良好，以避免过热导致性能下降或损坏硬件。
优化算法和数据结构
确保您的算法在并行计算方面具有良好的性能。尝试使用适合GPU的数据结构和算法，以最大限度地利用GPU的计算能力。
批处理和内存管理
尽量将数据分批处理，以减少数据传输和内存开销。使用合适的内存分配和释放策略，以最大限度地减少GPU内存的使用。
异步计算和并行计算
利用GPU的并行计算能力，通过在CPU和GPU之间进行异步数据传输和计算，以最大限度地提高性能。尽量将算法中的独立计算部分并行化，以充分利用GPU上的多个核心。
使用GPU加速库
利用已经存在的GPU加速库，例如cuDNN、CUBLAS等，来加速常用的计算任务。
内核优化
通过优化GPU内核代码，例如减少分支、使用共享内存等，来提升算法的性能。
多GPU并行
如果有多个GPU可用，可以尝试将工作负载分配到多个GPU上，以加速计算。
监控和调优
使用GPU监控工具来监视GPU的使用情况，并根据需要进行调优，例如减少内存传输、降低功耗等。
请注意，不同的显卡和软件可能有不同的设置和要求。在实际操作中，建议参考相关软件的官方文档或用户手册，以获取更详细的指导和优化建议。