关于GPU软件，根据应用领域和功能可分为以下几类：

一、性能监控与优化工具

NVIDIA相关工具

- nvidia-smi：

跨平台监控NVIDIA GPU状态，支持Linux和Windows系统，常与CUDA工具包一起安装。

- gpustat：基于nvidia-smi的命令行分析工具，支持实时监控GPU使用情况。

- nvtop：NVIDIA专用任务监视器，提供直观的进程信息和资源占用可视化。

- nvitop：交互式实时监测工具，支持多GPU管理，界面更美观且功能丰富。

其他品牌工具

- GPU-Z：

轻量级显卡检测工具，支持Windows系统，可查看详细参数。

- Riva Tuner：老牌超频工具，提供专业图形卡修改脚本和实时性能监测。

二、专业领域应用软件

深度学习与AI

- TensorFlow：

谷歌开发，支持GPU加速深度学习模型训练。

- PyTorch：Facebook开发，同样支持GPU加速。

- MXNet：亚马逊开发，适用于大规模并行计算。

视频处理与增强

- Adobe Premiere Pro：

支持GPU加速视频编辑。

- DaVinci Resolve：专业视频调色软件，利用GPU提升渲染效率。

- vReveal：开源视频修复工具，可去除颗粒、色块等瑕疵。

科学计算与工程模拟

- Matlab：

科学计算软件，广泛使用GPU加速数值计算。

- LabVIEW：工程仿真工具，支持硬件加速。

三、游戏与创意软件

游戏开发引擎

- Unity：

支持多平台游戏开发，利用GPU提升图形渲染性能。

- Unreal Engine：高端游戏引擎，依赖GPU实现复杂场景渲染。

3D建模与动画

- Blender：

开源3D建模软件，支持GPU加速渲染。

- Maya：专业动画制作工具，利用GPU提升建模效率。

四、系统级工具

Kubernetes：开源容器编排平台，支持GPU资源管理。

Slurm：高性能计算集群管理工具。

总结

GPU软件覆盖了从硬件监控到专业应用的全场景，选择时需结合具体需求。例如，深度学习优先选TensorFlow或PyTorch，视频编辑则侧重Adobe系列，游戏开发需Unity或Unreal Engine。同时，NVIDIA和AMD等厂商也提供配套工具链，可进一步提升开发效率。