以下是一个使用AWS批处理来运行GPU进程的代码示例：

import boto3

def submit_batch_job(job_name, image, command):
    # 创建AWS批处理客户端
    client = boto3.client('batch')

    # 提交作业请求
    response = client.submit_job(
        jobName=job_name,
        jobQueue='your_job_queue_name',
        jobDefinition='your_job_definition_name',
        containerOverrides={
            'command': command,
            'resourceRequirements': [
                {
                    'type': 'GPU',
                    'value': '1'
                }
            ]
        }
    )

    # 返回作业ID
    return response['jobId']


# 示例用法
job_name = 'gpu-job'
image = 'your_docker_image_with_gpu_support'
command = ['python', 'your_gpu_script.py']

job_id = submit_batch_job(job_name, image, command)
print(f'Submitted job with ID: {job_id}')

在上述代码中，submit_batch_job函数用于提交批处理作业。它接受作业名称、Docker镜像名称以及要运行的命令作为参数。在containerOverrides部分，我们指定了作业需要使用1个GPU资源。你需要将your_job_queue_name和your_job_definition_name替换为你自己的作业队列和作业定义名称。

你还需要确保在AWS批处理环境中设置了正确的GPU支持和依赖项。