适合GPU编程的程序主要包括以下几类：
深度学习框架
TensorFlow：支持GPU加速，可以通过`tf.device（'/GPU:0'）`将计算任务分配到GPU上。
PyTorch：同样支持GPU加速，具有高效的GPU计算能力。
通用计算框架
CUDA：由NVIDIA开发，适用于NVIDIA GPU的并行计算，提供CUDA C/C++ API。
OpenCL：开放的并行计算标准，适用于多种GPU和其他加速设备，支持跨平台编程。
OpenACC：用于加速计算，特别是在CPU和GPU之间共享工作负载。
ROCm：AMD开发的软件工具集，用于利用AMD GPU进行计算。
GPU渲染程序
Skia：一个高性能的图形库，适用于GPU渲染，支持多种编程语言和平台。
GPU编程工具
CUDA Toolkit：包含编译器、调试器和性能分析工具，帮助开发者进行GPU编程和优化。
TensorRT：NVIDIA的深度学习推理引擎，优化和部署深度学习模型到GPU。
Nsight：用于GPU调试、性能分析和优化，支持Visual Studio和Eclipse集成开发环境。
脚本和自动化工具
Copilot：可以自动管理GPU资源，根据显存使用情况分配计算任务。
建议
选择合适的框架：根据具体需求选择适合的深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch），或者选择通用计算框架（如CUDA或OpenCL）。
利用现有工具：利用现有的GPU编程工具和库（如Nsight、TensorRT）可以大大提高开发效率和程序性能。
测试和优化：在编写GPU程序后，进行充分的测试和优化，确保充分利用GPU的计算能力。