Google Colab不使用额外库能否调用GPU？自建神经网络启用加速无提速疑问

你遇到的加速失效问题和Colab配置无关，本质是手写的原生Python神经网络代码没有适配GPU/TPU计算逻辑，无法自动调用加速硬件资源。

• 原生Python的数值计算默认全部运行在CPU上，你手写的矩阵乘法、激活函数、反向传播逻辑没有调用CUDA、TPU XLA等加速接口，哪怕Colab已经分配了GPU/TPU硬件，代码也不会主动把计算任务调度到这些设备上
• TensorFlow、PyTorch等第三方框架底层用C/C++实现了适配GPU/TPU的算子，同时封装了设备自动调度逻辑，开启加速后框架会自动把张量、计算任务迁移到对应硬件执行，因此能看到明显的速度提升
• TPU的适配门槛远高于GPU，即使是基于成熟第三方框架开发的代码，也需要做额外的适配调整才能正常调用TPU资源，原生手写Python代码几乎不可能直接在TPU上运行

• 先确认Colab已经正确分配GPU：执行!nvidia-smi命令，能正常输出GPU型号、显存占用信息就说明平台硬件配置没有问题
• 如果你想保留手写神经网络的逻辑同时拿到GPU加速效果，可以用CuPy库替换代码里的NumPy依赖：CuPy的API和NumPy完全兼容，底层会自动把数值计算调度到GPU上，仅需修改少量导入语句就能获得明显的速度提升
• 如果要使用TPU加速，必须基于TensorFlow/PyTorch等官方完成TPU适配的框架实现代码，原生Python代码无法直接调用TPU资源

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Unnamed