GPU程序通常基于以下语言编写：
CUDA （Compute Unified Device Architecture）：
CUDA是由NVIDIA开发的一种并行计算平台和编程模型，它允许开发者使用C、C++或Fortran等高级语言来编写GPU上的并行计算代码。
OpenCL （Open Computing Language）：
OpenCL是一种开放的并行计算框架，可以用于编写在多种硬件平台上运行的并行程序，包括GPU、CPU、FPGA等。OpenCL基于C语言，但也支持其他编程语言，如C++、Python等。
C/C++：
CUDA和OpenCL都支持使用C和C++进行编程。CUDA直接使用C/C++语言的特性和库函数，而OpenCL虽然基于C语言，但也提供了对C++的支持。
Fortran：
CUDA支持Fortran语言，这使得Fortran程序员也可以利用GPU进行高性能计算。
Python：
通过CUDA和OpenCL的Python绑定（如PyCUDA和PyOpenCL），开发者可以使用Python进行GPU编程。
Rust：
Rust GPU项目允许开发者使用Rust编程语言为GPU编写代码，这些程序随后被编译成SPIR-V格式，由支持该标准的硬件执行。
HLSL （High-Level Shading Language）：
主要用于编写DirectX图形应用程序的着色器代码。
GLSL （OpenGL Shading Language）：
用于编写OpenGL图形应用程序的着色器代码。
建议根据具体需求和平台选择合适的编程语言。对于NVIDIA GPU，CUDA通常是首选，因为它提供了更紧密的集成和丰富的库支持。对于跨平台兼容性，OpenCL是一个很好的选择。对于需要高性能计算且希望使用现代编程语言的开发者，可以考虑使用Python或Rust。