1. CUDA：这是NVIDIA推出的专有编程框架，主要用于NVIDIA GPU。CUDA支持多种编程语言，包括C、C++、Fortran、Python等。
2. HIP：AMD推出的高性能计算编程模型，支持C++和Fortran，可以通过ROCm框架在AMD GPU上运行。
3. OpenCL：一种跨平台的并行编程框架，支持多种设备（包括CPU、GPU和FPGA），适用于多种编程语言，如C、C++、Python等。
4. SYCL：Intel开发的统一编程语言，支持CPU和GPU编程，可以通过DPC++实现对Intel和AMD GPU的支持。
5. OpenACC：一种并行编程模型，支持C、C++和Fortran，通过减少代码修改来加速GPU编程。
6. Python：广泛用于深度学习和机器学习领域，支持TensorFlow、PyTorch等框架。
7. C++：一种通用编程语言，广泛用于GPU编程，特别是在CUDA和HIP中。
8. Fortran：一种科学计算语言，也常用于GPU编程，特别是在CUDA Fortran和HIP中。
9. Julia：一种新兴的高性能计算语言，支持GPU加速。
10. R：主要用于统计分析和数据可视化，也支持GPU计算。
11. Java：通过CUDA Java或JavaCUDA库支持GPU编程。
12. MATLAB：一种广泛用于工程和科学计算的语言，也支持GPU加速。
13. JavaScript：通过WebGL和相关库支持GPU图形渲染。
14. 其他语言：如Objective-C、Ada、Haskell、Ruby、ActionScript、GLSL和Rust等，通过LLVM等编译器支持GPU加速。
GPU服务器支持多种编程语言和框架，使得开发者可以根据具体需求选择合适的工具进行开发和部署。
