CUDA Toolkit 10.2の対応OSは、Windows 7、Windows 8.1、Windows 10、Windows Server 2012 R2、Windows Server 2016、Windows Server 2019、Fedora 29、OpenSUSE 15、RHEL 6/7/8、CentOS 6/7/8、SLES 1512 SP4、Ubuntu 16.04/18.04、OS X 10.13である[47]。

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[48]。CUDA Toolkit 11.0以降、macOSはサポート対象外となった[49][50][注釈 3]。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[49][51][52]。

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[53]。
NVIDIA OptiX

CUDA基盤上に実装されたプログラマブルGPUレイトレーシングエンジンとして、NVIDIAはOptiX（英語版）を公開している[54]。OptiX 3.xまではFermi世代以降、OptiX 4.xはKepler世代以降のNVIDIA GPU上で利用可能[55]。OptiX 6/7はMaxwell世代以降のNVIDIA GPU上で利用可能[56]。なお、After Effects CCではレイトレーシングエンジンにOptiXを採用している[57]。
対応ソフトウェア

CUDAの演算処理技術を利用するには、上述のハードウェア・OSのサポートに加えて、アプリケーションが対応していることが必要。一部アプリケーションベンダーより対応ソフトが出ている。

Freemake Video Converter (Free Make)（フリーソフトウェア）

MediaCoder (MediaCoder)（フリーソフトウェア）

LoiLoTouch (LoiLo)

Super LoiLoScope (LoiLo)

EDIUS

VideoStudio (COREL)

WinDVD (COREL)

PowerDirector (CyberLink)

PowerDVD (CyberLink)

TMPGEnc (ペガシス)

Adobe Photoshop CS4（アドビ）[58]

Adobe After Effects CS4（アドビ）

Adobe Premiere Pro CS4（アドビ）[59][60]

Blender (GPLのフリーソフトウェア) [61]

Vegas Pro 10 (Sony Creative Software)

パスゲッター（インターナル）

Any Video Converter（フリーソフトウェア・シェアソフトウェア）

分散コンピューティング

これらはBOINCクライアント上でCUDAを利用する。

SETI@Home

MilkyWay@home

GPUGRID (PS3GRID)

AQUA@home

Folding@Home（このプロジェクトのみ、オリジナルのクライアントで動作）

MATLAB

MATLABとのコラボレーションもサポートされている。MATLABではParallel Computing Toolboxを介してGPUを使用できる[62]。重いプログラムスクリプト実行の高速化に寄与する。ただしCUDAの初期化およびメインメモリ-VRAM間のデータ転送に時間がかかるため、短いスクリプトの場合は逆にトータル処理時間でみるとCPUだけ使用するときよりも遅くなる場合もある。Intel Xeon X5650を使った場合と比べて、NVIDIA Tesla C2050を使うことでFFTが最大3.5倍高速化されたとの説明がある[63]。
OpenCV

OpenCV 2.2[64]でCUDAを使ったアクセラレータであるgpuモジュールが追加された。OpenCV 3.0ではcudaモジュールに改称された。
脚注
注釈^ 2023年現在、これらのブランドは消失してNVIDIAブランドに統合されているものもあるが、便宜上ここでは旧ブランド名を用いている。
^ Keplerアーキテクチャ採用。
^ macOS 10.14以降ではCUDAドライバーがインストールできなくなっているため、旧バージョンの利用も不可能である。

出典^ Release Notes :: CUDA Toolkit Documentation
^ NVIDIA CUDA Toolkit Release Notes
^ NVIDIA CodeWorks for Android 。NVIDIA Developer
^ NVIDIA GameWorks Documentation - NVIDIA CUDA for Android
^ What Is CUDA 。NVIDIA Official Blog
^ Accelerated Computing 。NVIDIA Developer
^ ⇒開発者向けのCUDA並列コンピューティングプラットフォーム 。NVIDIA
^ 第3回 CUDAとGPUコンピューティングの広がり 。Think IT
^ 日経エレクトロニクス 2007/10/8 「プロセサはマルチ×マルチへ」
^ ⇒第７回　CUDAプログラミングモデル② 。G-DEP:
^ HPCシンポジウムで見えたTSUBAME2.0の設計思想 (1) ポストペタスケールへ向けGPUをどう活用していくのか