使用GPU跑程序需要首先安装正确的GPU驱动和CUDA运行库。然后，将需要运行的程序适配为CUDA应用程序，并使用相应的CUDA编程语言（例如C++、Python）编写代码。

在执行时，程序将通过调用GPU的计算资源来加速计算，提高性能。为了最大程度地发挥GPU的性能优势，需要进行合理的GPU内存管理和数据传输优化。可以使用GPU性能调试工具和可视化工具来监测程序运行状态和调试错误。

最后，运行程序并观察输出结果，优化程序性能并解决问题。