独立系テクノロジーメディアInfoWorld（IDG傘下）の解説記事によれば、CUDAは2006年にNVIDIAのIan Buck氏が主導して発表された、GPU向け汎用計算の商用ソリューションとしては初めてのプラットフォームです。記事は『計算負荷の高いアプリケーションの並列化可能な部分をGPUの処理能力を活用して高速化する』ことを目的に設計されたと説明しています。またCaffe2、Chainer、Keras、MATLAB、MXNet、PyTorch、Theano、Torchなど多くの深層学習フレームワークがCUDA上での動作を前提としており、多くはニューラルネットワーク計算向けのライブラリcuDNNを利用しているため、CUDAとcuDNNのバージョンアップの恩恵が、対応する全フレームワークに自動的に波及する仕組みになっていると解説されています。