计算机利用以下手段来加快计算：
专用计算硬件
GPU（图形处理单元）：GPU拥有大量的并行计算单元，适用于高计算密集型任务，如图像处理和科学计算。
FPGA（现场可编程逻辑门阵列）：FPGA可以编程为特定的硬件逻辑，适用于需要灵活性和定制化的计算任务。
ASIC（专用集成电路）：ASIC针对特定应用进行了优化，具有极高的计算效率和性能。
TPU（张量处理单元）：TPU是专为机器学习而设计的ASIC，能够高效地处理大量的矩阵运算。
算法和软件架构优化
算法优化：通过改进算法，减少计算复杂度，提高计算效率。
并行化：利用多核CPU或多处理器系统，同时执行多个任务，提高计算速度。
软件架构优化：优化软件设计和任务调度，使计算资源得到更合理的利用。
数据压缩和存储技术
数据压缩：通过压缩数据减少存储空间和提高数据传输速度，从而提升计算速度。
高速存储：使用高速存储设备，如SSD，减少数据访问延迟，提高计算效率。
外部计算工具
计算器：用于快速计算总数，提高工作效率。
Excel等电子表格软件：提供自动计算和公式功能，简化复杂计算过程。
在线计算工具：通过互联网进行计算，无需安装额外软件，方便快捷。
提高主频
提高CPU主频：通过提高CPU的时钟频率，加快单次运算的速度。
通过这些手段，计算机能够在各种应用场景中实现显著的加速效果，满足日益增长的计算需求。