1. CUDA：这是NVIDIA专有的GPU编程模型，支持C、C++、Fortran、Python等多种语言。
2. OpenCL：这是一个跨平台的并行编程框架，支持多种设备，包括GPU、CPU和FPGA等。
3. OpenACC：这是NVIDIA和AMD支持的加速器指令集，主要用于C/C++和Fortran。
4. HIP（AMD的高性能并行编程接口）：支持C、C++等语言，可以在AMD GPU上运行。
5. SYCL：这是一个跨平台的开放标准，可以在NVIDIA GPU上实验性地使用。
6. Python：通过TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，Python在GPU云主机上得到了广泛应用。
7. Java：阿里云GPU云服务器支持Java等语言，并利用GPU加速计算。
8. MATLAB：某些GPU编程库和工具支持MATLAB语言。
9. R：一些深度学习框架支持R语言。
以上编程语言和框架在不同的GPU云主机环境中都有应用，具体支持的语言可能因云服务提供商的不同而有所差异。例如，阿里云和NVIDIA的GPU云主机都支持Python、Java等语言，并提供了丰富的深度学习和科学计算工具。
