CUDA（Compute Unified Device Architecture）：CUDA是由NVIDIA推出的一种并行计算平台和API模型，它允许开发人员使用C/C++等编程语言编写显卡上的并行计算程序。CUDA可以充分利用显卡的并行计算能力，加速科学计算、机器学习、图像处理等应用程序的运行。
OpenCL（Open Computing Language）：OpenCL是一种开放的跨平台并行编程框架，可以在多种硬件平台上使用，包括显卡、CPU、DSP等。开发人员可以使用C/C++、Java、Python等编程语言编写并行计算程序，通过OpenCL的接口将程序分发到不同的计算设备上运行。
OpenGL（Open Graphics Library）：OpenGL是一种用于渲染2D和3D图形的跨平台图形库，可以用于开发图形应用程序、游戏等。虽然OpenGL并不是专门针对显卡加速的软件，但它可以与显卡的硬件加速功能结合使用，提供更高效的图形渲染能力。
DirectX：DirectX是由微软推出的一套多媒体和游戏编程接口，用于开发Windows平台上的图形和音频应用程序。DirectX中包含了Direct3D，它是一种与OpenGL类似的图形API，可以利用显卡的硬件加速功能来提高图形渲染的性能。
TensorFlow：TensorFlow是由Google开发的一个开源的机器学习框架，可以在CPU和GPU上进行高效的并行计算。通过使用TensorFlow的GPU版本，开发人员可以利用显卡的并行计算能力加速深度学习模型的训练和推断。