1. 编程语言：
Python：是GPU服务器上最常用的编程语言之一，广泛用于深度学习和机器学习任务。许多深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等都优先支持Python。
C++：用于开发高性能计算应用，特别是在CUDA编程中，C++是主要的开发语言之一。
Fortran：在科学计算和高性能计算领域中仍然被广泛使用，特别是在CUDA中。
Java：阿里云GPU云服务器支持Java，可以在其平台上运行并利用GPU加速计算。
Julia：一种新兴的高性能计算语言，也支持在GPU服务器上运行。
R：用于统计分析和数据可视化，MXNet等框架支持R语言。
Scala：一种静态类型的编程语言，MXNet也支持Scala。
Matlab：在某些GPU服务器上支持Matlab语言。
2. 框架：
TensorFlow：由谷歌开发的深度学习框架，支持GPU加速计算，适用于大规模数据处理和模型训练。
PyTorch：由Facebook开发的深度学习框架，同样支持GPU加速，并且与Python紧密集成。
MXNet：支持Python、R、Julia等多种语言，适用于跨平台的深度学习任务。
Caffe：一个快速、模块化和可扩展的深度学习框架，支持GPU加速。
PaddlePaddle：百度开发的深度学习框架，支持多种编程语言。
Keras：一个高级神经网络API，可以作为TensorFlow、PyTorch等框架的前端。
Horovod：一个用于分布式训练的优化框架，支持TensorFlow、PyTorch和MXNet等框架。
3. 其他支持的技术和工具：
CUDA：NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，支持C、C++、Fortran等语言。
OpenCL：跨平台的并行编程框架，支持多种设备和操作系统。
OpenACC：一种用于加速并行计算的编程模型。
SYCL：Intel推出的跨平台并行编程标准，支持在Intel GPU上运行。
GPU服务器支持多种编程语言和框架，涵盖了从传统的C++、Fortran到现代的Python、Julia等语言，以及TensorFlow、PyTorch、MXNet等主流深度学习框架。这些支持使得开发者可以根据具体需求选择合适的工具进行高效开发和部署。
