C++的GPU加速确实能够提升程序性能。通过使用GPU进行并行计算，可以显著提高程序的执行效率，特别是对于那些计算密集型或需要大量浮点运算的任务。
要实现C++的GPU加速，可以利用CUDA（Compute Unified Device Architecture）这一由NVIDIA推出的通用并行计算架构。CUDA使得开发者可以使用NVIDIA的GPU来进行通用计算，从而获得比传统CPU更强大的计算能力。此外，还有OpenCL（Open Computing Language）等框架也支持GPU加速。
在C++中，可以使用CUDA C++编程语言或者借助第三方库如CUDA x86、CUDA C++模板库等来编写GPU加速程序。这些工具和库提供了丰富的函数和接口，使得开发者能够方便地将计算任务分配给GPU并获取计算结果。
需要注意的是，虽然GPU加速可以显著提升程序性能，但也需要考虑到GPU资源的可用性、内存限制以及编程复杂性等因素。因此，在实际应用中，需要综合考虑各种因素来决定是否使用GPU加速以及如何进行优化。
