CUDA
04/18.04、OS X 10.13である。
CUDA Toolkit 11.8の対応OSは、Windows 10、Windows 11、Windows Server 2016、Windows Server 2019、Windows Server 2022、Fedora 35、OpenSUSE 15、RHEL 7/8/9、CentOS 7、SLES 15、Ubuntu 18.04/20.04/22.04、Debian 11、KylinOS(英語版) 10、Rocky 8/9、WSL-Ubuntu 2.0である。CUDA Toolkit 11.0以降、macOSはサポート対象外となった。ただしリモートデバッグ用のツールだけはmacOS上でもサポートされている。
CUDA Toolkit 12.1の対応OSは、Windows 10、Windows 11、Windows Server 2019、Windows Server 2022、Fedora 37、OpenSUSE 15、RHEL 7/8/9、CentOS 7、SLES 15、Ubuntu 18.04/20.04/22.04、Debian 10/11、KylinOS 10、Rocky 8/9、WSL-Ubuntu 2.0である。
CUDAはNVIDIAが独自に開発を進めているGPGPU技術であり、NVIDIA製のハードウェア性能を最大限引き出せるように設計されている。CUDAを利用することで、NVIDIA製GPUに新しく実装されたハードウェア機能をいち早く活用することができる。例えばKepler世代以降のGPUで使用可能なWarpシャッフル命令を使用することで、共有メモリを介するよりもさらに高速な並列リダクションを実行することができる 。CUDA同様の類似GPGPU技術として代表的なものはOpenCLやDirectComputeが挙げられるが、いずれもハードウェアアーキテクチャを標準化しベンダーの違いを吸収するAPI層であるため、CUDAと比較すると抽象化の度合いは低いローレベルAPIではあるものの、ハードウェア特有の先進的機能を使った細やかなチューニングによりそのハードウェアの限界性能を引き出すのは難しい。
また、OpenCLやDirectComputeでは、カーネルと呼ばれるデバイス用並列処理プログラムコード片(並列実行の最小単位)を専用のOpenCL-CやHLSLといった言語で記述した上で、OpenCL APIやDirect3D APIを使用してカーネルを発行する必要があるため、準備のための手間が必要となるが、CUDAの場合はより抽象化されており、カーネルコードの発行をC/C++における通常の関数呼び出しに近い形で記述できるなど、より本質的なアプリケーションコードやアルゴリズムの実装のみに注力できるようになっている。