GPU 加速利用现代显卡的并行处理能力，从而改进视频特征提取。视频数据由一系列帧组成，每一帧都需要进行计算密集型操作，如矩阵乘法、卷积或光流计算。GPU 擅长处理这些任务，因为它们包含数千个核心，可以同时处理多个操作。例如，使用卷积神经网络 (CNN) 从 30 FPS 的视频中提取特征，需要每秒处理 30 帧。由于核心数量有限，CPU 可能难以应对这种负载，但 GPU 可以将工作分配到其核心上，从而大幅缩短处理时间。
开发人员可以使用针对并行计算优化的库和框架来实现 GPU 加速。诸如 NVIDIA CUDA、cuDNN 或 OpenCV 的 GPU 模块等工具提供了预构建的功能，用于图像预处理、光流估计或深度学习推理等任务。例如，PyTorch 或 TensorFlow 只需通过 .to('cuda') 等命令将张量移动到设备上，即可将基于 CNN 的特征提取卸载到 GPU。使用 NVIDIA Video Processing Framework (VPF) 或带有硬件加速解码标志 (例如 -hwaccel cuda) 的 FFmpeg 等 GPU 优化库，也可以加速视频解码。这些工具通过在处理过程中将视频数据保留在 GPU 内存中，避免了昂贵的 CPU-GPU 数据传输，从而最大限度地减少了数据传输瓶颈。
优化 GPU 使用需要仔细的资源管理。批量处理（一次处理多帧）通过让核心保持忙碌来最大限度地利用 GPU。例如，可以使用 CNN 并行处理 32 帧的批次，从而减少每帧延迟。混合精度训练（例如，使用 FP16 而不是 FP32）在保持准确性的同时进一步加快了计算速度。然而，开发人员必须平衡内存限制：高分辨率视频或大批量大小可能会超出 GPU 内存限制。诸如 NVIDIA Nsight 等性能分析工具可以帮助识别瓶颈，例如低效的内核启动或内存访问模式。通过结合这些技术，开发人员可以为视频分析、动作识别或自动化监控等应用实现实时或接近实时的特征提取。