一、通用计算加速

CUDA

由NVIDIA开发，专为NVIDIA GPU设计的并行计算平台，提供C/C++ API，适用于游戏开发、科学计算、深度学习等领域。

示例：MATLAB的GPU工具箱、NVIDIA TensorRT（深度学习推理引擎）。

OpenCL

开放标准，支持多种GPU及FPGA等设备，提供统一编程接口，适用于跨平台并行计算。

示例：NVIDIA CUDA Toolkit包含OpenCL支持，其他平台有Intel OpenCL驱动。

OpenACC

开放并行编程模型，允许在C/C++代码中添加指令以利用GPU，适用于CPU与GPU混合计算场景。

二、专业领域应用

科学计算与工程软件

MATLAB（含CUDA工具箱）

Python（通过PyCUDA、TensorFlow等库）

Fortran（通过PGI Fortran调用CUDA接口）。

深度学习与AI

TensorFlow、PyTorch（内置GPU加速）

Keras（支持GPU加速）。

视频与图像处理

Adobe Photoshop、DaVinci Resolve（支持GPU加速渲染）

OpenCV（部分功能利用GPU加速）。

三、开发与调试工具

NVIDIA工具套件

CUDA Toolkit（开发、调试、性能分析）

TensorRT（优化深度学习模型）

Nsight（实时调试与性能优化）。

通用监控工具

nvidia-smi：

命令行工具，显示GPU状态与利用率

nvitop：开源工具，解析nvidia-smi输出，提供可视化界面（仅限Linux）。

四、云服务与调度

Kubernetes：通过Device Plugin、NVIDIA GPU Operator实现GPU资源动态分配。

总结

调用GPU加速的软件需根据具体需求选择，例如：

开发者：优先考虑CUDA或OpenCL；

行业应用：如深度学习选TensorFlow、PyTorch；

专业领域：如视频编辑选Adobe软件，工程计算选MATLAB等。