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CUDA编程指南详细的介绍了如何在CUDA编程实现最大限度的利用N显卡资源来实现加速的功能。

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在GPUs（GPGPU）上使用图形APIs进行传统通用计算，CUDA技术有下列几个优点：

分散读取——代码可以从存储器的任意地址读取

统一虚拟内存（CUDA 6）

共用存储器——CUDA公开一个快速的共用存储区域（每个处理器48K），使之在多个进程之间共用。其作为一个用户管理的高速缓存，比使用纹理查找可以得到更大的有效带宽。

与GPU之间更快的下载与回读

全面支持整型与位操作，包括整型纹理查找

CUDA不支持完整的C语言标准。它在C++编译器上运行主机代码时，会使一些在C中合法（但在C++中不合法）的代码无法编译。

不支持纹理渲染（CUDA 3.2及以后版本通过在CUDA数组中引入“表面写操作”——底层的不透明数据结构——来进行处理）

受系统主线的带宽和延迟的影响，主机与设备存储器之间数据可能会导致性能下降（通过过GPU的DMA引擎处理，异步存储器传输可在一定范围内缓解此现象）

当线程总数为数千时，线程应按至少32个一组来运行才能获得最佳效果。如果每组中的32个进程使用相同的运行路径，则程序分支不会显著影响效果；在处理本质上不同的任务时，SIMD运行模型将成为一个瓶颈（如在光线追踪算法中遍历一个空间分区的数据结构）

与OpenCL不同，只有Nvidia的GPUs支持CUDA技术

由于编译器需要使用优化技术来利用有限的资源，即使合法的C/C++有时候也会被标记并中止编译

CUDA（计算能力1.x）使用一个不包含递归、函数指针的C语言子集，外加一些简单的扩展。而单个进程必须运行在多个不相交的存储器空间上，这与其它C语言运行环境不同。

CUDA（计算能力2.x）允许C++类功能的子集，如成员函数可以不是虚拟的（这个限制将在以后的某个版本中卸载）[参见《CUDA C程序设计指南3.1》－附录D.6]

双精度浮点（CUDA计算能力1.3及以上）与IEEE754标准有所差异：倒数、除法、平方根仅支持舍入到最近的偶数。单精确度中不支持反常值（denormal）及sNaN（signaling NaN）；只支持两种IEEE舍入模式（舍位与舍入到最近的偶数），这些在每条指令的基础上指定，而非控制字码；除法/平方根的精度比单精确度略低