在Python中，多个库支持GPU加速，以下是一些主要的库及其GPU加速功能：
NumPy
通过使用`Numba`库，NumPy可以启用GPU加速。
PyTorch
提供GPU加速的张量计算和自动求导功能。
TensorFlow
支持GPU加速计算，并且有专门的GPU版本。
CuPy
设计用于GPU加速计算，兼容NumPy和SciPy，支持低级CUDA特性。
RAPIDS AI
提供端到端数据科学和分析的GPU加速平台，包括数据加载、处理、机器学习等。
PyCUDA
允许用户使用Python编写CUDA程序，从而实现GPU加速。
cuDF
RAPIDS的一个组件，提供类似Pandas的DataFrame结构，但优化了GPU加速。
Dask
用于并行计算，可以配合GPU加速大规模数据处理。
Theano
支持GPU加速，但入门难度较高。
Domino
提供了使用GPU和Theano加速深度学习的方法。
这些库中的大多数都提供了简单易用的API，使得开发者能够轻松地在GPU上执行计算密集型任务，从而提高程序的性能