1. TensorFlow：这是由Google开发的开源深度学习框架，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。TensorFlow支持GPU加速，能够显著提升模型训练和推理的效率。
2. PyTorch：由Facebook开发，是一个灵活且动态的深度学习框架，支持GPU加速，并且在研究和开发中非常受欢迎。
3. MXNet：由Apache基金会支持，是一个轻量级且高效的深度学习框架，支持多语言API（如Python、Scala、C++等），并以其高效的分布式训练和良好的GPU支持而闻名。
4. Keras：虽然Keras本身不直接支持GPU加速，但它可以无缝集成到TensorFlow、PyTorch等支持GPU的框架中，从而利用GPU进行加速。
5. Caffe：由伯克利AI研究团队开发，是一个快速且高效的深度学习框架，支持GPU加速，常用于计算机视觉任务。
6. JAX：由Google开发，是一个高性能的深度学习框架，支持GPU加速，并且以其自动微分和并行计算能力著称。
7. Chainer：以其灵活性和简单的API设计而受到欢迎，也支持GPU加速。
8. Theano：虽然现在较少使用，但仍然支持GPU加速，主要用于数学表达式的编译和优化。
9. CNTK：由微软开发，是一个高性能的深度学习框架，支持GPU加速。
10. OpenCV DNN：基于OpenCV库的深度神经网络（DNN）模块，也对GPU进行了优化。
这些框架通常依赖于CUDA和cuDNN等GPU加速库来实现高性能的多GPU加速训练。NVIDIA的NGC平台还提供了针对这些框架的优化容器镜像，简化了开发者的部署过程。
