Python是一種強大的編程語言，它在各類領域和場合得到了廣泛的應用。如今，許多處理器都已集成顯卡，以提升計算性能和效率。

如果要在Python中使用集成顯卡，我們需要用到一些工具和庫。其中，最重要的是NumPy、CuPy和PyTorch。它們分別是Python中最受歡迎的科學計算庫、GPU加速版的NumPy、以及經過優(yōu)化的深度學習框架。

# 導入相關庫
import numpy as np
import cupy as cp
import torch
# 指定使用的設備
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
# 使用GPU加速計算
a_np = np.ones((3, 3))
a_cp = cp.ones((3, 3))
a_torch = torch.ones((3, 3)).to(device)
# 比較不同設備下的計算速度
def test_speed(matrix):
start = time.time()
for i in range(10000):
np.dot(matrix, matrix)
print("NumPy:", time.time() - start)
start = time.time()
for i in range(10000):
cp.dot(matrix, matrix)
print("CuPy:", time.time() - start)
start = time.time()
for i in range(10000):
torch.mm(matrix, matrix)
print("PyTorch:", time.time() - start)
test_speed(a_np)
test_speed(a_cp)
test_speed(a_torch)

在這段代碼中，我們首先導入了必要的庫，并指定了我們要使用的設備。然后，我們使用NumPy、CuPy和PyTorch分別創(chuàng)建了一個3x3的矩陣，用以進行測試。最后，我們比較了不同設備下矩陣乘法的運算速度。

總的來說，Python提供了一些方便易用的工具和庫，讓我們能夠輕松利用集成顯卡來提高計算性能和效率。