至少在深度学习社区中，GPU 支持已经成为事实上的标准。Caffe、Keras、PyTorch、Theano 和 Tensorflow 等常用库（按字母顺序排列）都与单行命令 GPU 兼容。

下表总结了当前对大多数深度学习库的 GPU 支持。 https://en.wikipedia.org/wiki/Comparison_of_deep_learning_software

我认为将 NAMD 程序称为既不是机器也不是深度学习工具是没有意义的。就我而言，这两个词汇的非常简短的定义是你必须教程序或机器，直到他们能够自学。但是，对于 NAMD 来说，这是一个即时程序，它只是一个计算化学程序包，它被用作直接为您提供分子、脂质、蛋白质等能量的工具。这意味着您只需将数据放入，并取出数据。无需教 NAMD。

但是，在化学/生物学研究领域还有许多其他开源/免费软件程序，例如 NAMD，例如 GROMACS、AMBER 和 LAMMPS。这些也可以与 GPU 架构一起使用。

PS 其实我应该对你的问题发表评论而不是回答，但我的声誉仍然低于 50。哈哈。