我看他们用C++编译后的exe 都不需要配置本地的CUDA环境也能使用显卡加速那python中可否也这样编译呢 好麻还得用户的电脑也配置才能加速

在使用C++编译后的exe文件中，如果使用了CUDA库进行GPU加速，那么需要在用户的电脑上配置相应的CUDA环境才能正常运行。因为CUDA是针对NVIDIA GPU进行并行计算的平台，所以需要安装NVIDIA的显卡驱动、CUDA Toolkit以及CUDNN等组件。

对于Python中的代码，如果直接使用Python解释器运行，那么需要在用户的电脑上配置相应的CUDA环境。但是，如果使用Cython将Python代码编译为C/C++代码，并且在编译过程中链接CUDA库进行GPU加速，那么生成的可执行文件就可以在没有配置CUDA环境的机器上运行。这样的编译过程可以将Python代码转化为独立的可执行文件，不再需要Python解释器和相关的环境。

另外，还有一些工具可以将Python代码转化为独立的可执行文件，如PyInstaller和Nuitka等。这些工具可以将Python代码及其所依赖的库文件打包为一个独立的可执行文件，用户无需安装Python环境和相关的库文件即可运行。但是，如果Python代码中使用了GPU加速，那么在用户的电脑上仍然需要配置相应的CUDA环境才能实现加速。

总结起来，Python中如果要实现GPU加速，用户的电脑仍然需要配置相应的CUDA环境。但是，通过将Python代码编译为独立的可执行文件，可以简化用户的安装步骤，使得用户可以直接运行可执行文件而无需配置Python环境。