要弄快编程卡片，可以尝试以下方法：
使用专门的卡片编程工具
TensorRT：用于高性能深度学习推理，可以优化模型推理速度。
TorchScript：PyTorch的序列化格式，用于将PyTorch模型转换为可在NVIDIA GPU上高效运行的格式。
优化算法和数据结构
选择合适的算法：例如，使用哈希表代替线性搜索，使用矩阵运算代替循环运算。
优化数据结构：合理选择数据结构，减少计算量和存储需求。
并行计算
利用并行编程模型：如CUDA、OpenMP等，实现并行计算。
利用卡片的多核心架构：提高计算效率。
内存管理
使用内存池：避免频繁的内存分配和释放。
使用缓存技术：优化内存使用，提高执行效率。
编译优化
使用优化编译器：如GCC、Clang等，生成优化的代码。
手动代码优化：如循环展开、向量化等。
编程语言选择
Python：语法简洁易懂，适合初学者快速上手。
通过以上方法，可以根据具体情况选择合适的方法进行加速，从而提高编程卡片的效率。