要实现NumPy数组与GPU加速计算，可以使用NumPy库中的CUDA加速模块，例如Numba和CuPy。下面是如何使用这些模块进行GPU加速计算的步骤：

使用Numba进行GPU加速计算：Numba是一个用于加速Python函数的开源库，它支持CPU和GPU加速计算。可以使用Numba的@cuda.jit装饰器将NumPy数组函数编译为GPU可执行的代码。下面是一个使用Numba进行GPU加速计算的示例：

import numpy as npfrom numba import cuda@cuda.jitdef add_gpu(a, b, c):idx = cuda.grid(1)if idx < c.size:c[idx] = a[idx] + b[idx]a = np.array([1, 2, 3])b = np.array([4, 5, 6])c = np.zeros_like(a)threads_per_block = 32blocks_per_grid = (a.size + (threads_per_block - 1)) // threads_per_blockadd_gpu[blocks_per_grid, threads_per_block](a, b, c)print(c)

使用CuPy进行GPU加速计算：CuPy是一个用于在GPU上执行NumPy数组操作的开源库，它提供了与NumPy兼容的接口，并且能够在GPU上加速计算。可以使用CuPy直接替换NumPy数组操作进行GPU加速计算。下面是一个使用CuPy进行GPU加速计算的示例：

import cupy as cpa = cp.array([1, 2, 3])b = cp.array([4, 5, 6])c = a + bprint(c)

通过使用Numba和CuPy这两个库，可以在GPU上加速计算NumPy数组，提高计算性能。