1. TensorFlow：这是由谷歌开发的广泛使用的深度学习框架，支持GPU加速，可以在GPU服务器上进行高效的模型训练和推理。
2. PyTorch：由Facebook开发的动态计算图框架，也支持GPU加速，适用于快速原型设计和研究。
3. MXNet：由Apache基金会维护的框架，支持多种编程语言，包括Python、R和Julia，适用于大规模分布式训练。
4. Keras：一个高级神经网络API，可以作为TensorFlow、Theano或CNTK的前端，支持GPU加速。
5. Caffe：一个快速、模块化、可扩展的深度学习框架，主要用于计算机视觉任务，也支持GPU加速。
6. Darknet：一个开源的神经网络框架，主要用于目标检测和图像分类任务，支持GPU加速。
7. CNTK：微软开发的深度学习框架，支持GPU加速，适用于大规模训练。
8. Theano：一个Python库，用于定义、优化和评估数学表达式，特别是在神经网络中，也支持GPU加速。
9. MATLAB Deep Learning Toolbox：虽然主要是一个商业工具箱，但也支持GPU加速。
10. NVIDIA TensorRT：专门用于高性能推理优化的框架，支持多种精度（从FP32到INT8），并兼容主流深度学习框架如TensorFlow、MXNet、Caffe2等。
这些框架通常依赖于CUDA和cuDNN等NVIDIA提供的加速库，以充分利用GPU的并行计算能力，从而显著提高深度学习任务的效率和性能。许多GPU服务器还预装了这些框架和相关依赖库，简化了深度学习项目的开发和部署过程。
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