CUDALink の設定
このセクションでは，CUDALink を使用中のマシン用に設定する方法について説明する．設定中によく起る問題とその解決方法も述べる．
前提条件
CUDAがサポートしているGPUハードウェアがあることを確認しなければならない．確信できない場合は，「GPUハードウェア」セクションのサポートされているハードウェアリストで確認できる．また，オペレーティングシステムがサポートされているかどうかも確認しなければならない．サポートされているハードウェアがない場合は，CUDALink を完全には使うことができない．
CUDALink を使うためには，NVIDIA CUDA Toolkitと対応するCUDAドライバが必要である．便宜のため，NVIDIAのツールキットには，対応するCUDAドライバが含まれている．
CUDAインストールパッケージはCUDAダウンロードページから入手できる．
WindowsとLinuxのインストールガイドは以下で入手できる：
This checks if CUDALink がサポートされているかどうかを確認する．以下のようにSuccessオブジェクトが返されたら，CUDALink が使えるということである．
CUDALinkとNVIDIA CUDA Toolkitの対応性
関数CUDAToolkitCompatibilityInformationでユーザがインストールしたNVIDIA CUDA Toolkitに CUDALink が対応しているかどうかが確認できる：
コアとなる設定と検証
CUDALink はWolfram言語のインストール後，特別な設定をしなくても自動的に動作するように設計されている．これはCUDAQ関数を使って検証できる．関数CUDAQで CUDALink がサポートされているかどうかが確認できる．以下のようにTrueが返されたら，CUDALink が使えるということである．
CUDAQがTrueを返さない場合は，CUDALink は使えない．しかし，使用中のマシンを設定してこれを直すことができるかもしれない．このセクションの残りの部分では，CUDALink が使えるようにするために実行してみるステップについて述べる．
CUDAのドライバ
CUDALink が使えるようにするためには，最新のドライバが必要である．これはCUDADriverVersionを実行して確認することができる．
また，「NVIDIAドライバの確認」に記載されているように，ドライバ情報はコンピュータから直接確認することもできる．
詳細設定
CUDAQを実行してTrueが返されたら， CUDALink が動作していることが確認できる．しかし，さらに詳細設定とテストを行うと，特にCUDAFunctionLoadを使いたいときに便利である．
使用中のハードウェアについての詳細情報は，SystemInformationの「Links」セクションで見られる．サンプルを以下に示す．
ここにはハードウェアについての詳しい情報が表示される．例えば，コアはいくつ利用できるか，倍精度計算がサポートされているかどうか等である．また，マシンにCUDAデバイスがいくつインストールされており，どれが一番速いかも分かる．
Cコンパイラ
独自のCUDAカーネルをCUDAFunctionLoadで実行する場合は，Cコンパイラも必要となる．CUDACCompilersを使うと適切なCコンパイラが利用できるかどうかが確認できる．
デフォルトでないインストール
CUDALink は多くのシステムチェックを行い，システムがサポートされているかどうかを検証する．CUDAQ等の関数が呼ばれる前に，NVIDIA CUDA Toolkitルートディレクトリ，NVIDIAドライバライブラリ，NVIDIAドライバのバージョン，CUDAライブラリのパス，CUDAライブラリのバージョン，CUDALink ランタイムライブラリがロードできるかどうかが確認される．想定される場所にファイルが見付からなかったり，ファイルがサポートされているバージョンでなかったり等，一つでも条件を満たさないと，エラーメッセージが生成され，CUDAQは失敗する．
デフォルトでは CUDALink は標準のインストール場所を検索する．しかし，システム環境変数を設定して，別の場所を選ぶこともできる．システムがCUDA対応のカードを装備しており，適切なソフトウェアがインストールされている場合，ドライバまたはNVIDIA CUDA Toolkitが標準でない場所にされていることがしばしばある．以下のセクションでは，確認される環境変数の詳細を述べる．
CUDA_PATH
これはNVIDIA CUDA Toolkitルートディレクトリへのパスである．
| "Windows-x86-64" | "C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v11.2" |
| "Linux-x86-64" | "/usr/local/cuda-11.2" |
が定義されていない場合のNVIDA CUDA Toolkitルートディレクトリへのデフォルトパス
NVIDIA_DRIVER_LIBRARY_PATH
NVIDIAドライバライブラリへの絶対パス．ライブラリはNVIDIAドライバダウンロードWebサイトからダウンロードされたNVIDIAドライバパッケージによってインストールされる．
| "Windows" | "C:\\Windows\\System32\\nvapi.dll" |
| "Windows-x86-64" | "C:\\Windows\\System32\\nvapi64.dll" |
| "Linux" | "/usr/lib/libnvidia-tls.so.*" |
| "Linux-x86-64" | "/usr/lib64/libnvidia-tls.so.*" |
| "MacOSX-x86" | "/Library/Frameworks/CUDA.framework/Versions/Current/CUDA" |
| "MacOSX-x86-64" | "/Library/Frameworks/CUDA.framework/Versions/Current/CUDA" |
が定義されていない場合のNVIDIAドライバライブラリへのデフォルトパス
CUDA_LIBRARY_PATH
CUDAライブラリへの絶対パス．ライブラリはNVIDIAドライバダウンロードWebサイトからダウンロードされたNVIDIAドライバパッケージによってインストールされる．
| "Windows" | "C:\\Windows\\System32\\nvcuda.dll" |
| "Windows-x86-64" | "C:\\Windows\\System32\\nvcuda.dll" |
| "Linux" | "/usr/lib/libcuda.so" |
| "Linux-x86-64" | "/usr/lib64/libcuda.so" |
| "MacOSX-x86" | "/usr/local/cuda/lib/libcuda.dylib" |
| "MacOSX-x86-64" | "/usr/local/cuda/lib/libcuda.dylib" |
が定義されていない場合のCUDAライブラリへのデフォルトパス
一般的なエラー
NVCCコンパイラがない場合
CUDAコードをコンパイルする関数は"CompilerInstallation"を受け取る．このオプションは既存のNVCCコンパイラの場所に設定できる．ここではC:\CUDAにあるNVCCコンパイラを使ってコンパイルする．
Cコンパイラがない場合
NVCCコンパイラはCコンパイラを必要とする．有効なCコンパイラがないと，NVCCコンパイラは検出されない．
サポートされているCコンパイラはWindowsのMicrosoft Visual StudioとLinuxのGCCである．
CUDALink を使うためには，サポートされているCコンパイラがシステムにインストールされてなければならない：
コンパイラが標準インストールではない場合，非デフォルトのインストールを使うためのオプション"CompilerIntallation"が使える．これについては「別のコンパイラの設定」を参照のこと．
製造元の異なるGPUを持つシステム
複数のGPUデバイスを持つシステムでは，NVIDIAドライバは最後にインストールされなければならない．これにより，オペレーティングシステムは適切なドライバを使ってCUDAカードが実行できるようになる．
自動ビデオカード切換え（例えばIntelとNVIDIAのカード間等）を行うラップトップでは CUDALink がCUDAデバイスを初期化するのが妨げられることがある．そのようなシステムでは，ビデオカード切換えを無効にするか，ユーザがメニューバーから切り換えられるツール（「デュアルGPU切換え」とオペレーティングシステム名でWebを検索するとよい）を使うかすることができる．
リモートデスクトップを介して CUDALink を使う
CUDALink はWindows Remote Desktop (RDP)を介しては使えない．リモート計算を行うには，VNC等の他のプロトコルが使える．UnixユーザはSSHまたはXトンネリングが使える．
VNCに代わる方法として推奨されるのは，リモートカーネルを設定する方法である．これにより，フロントエンドのインタラクティブ機能を利用できる一方で，リモートのCUDAマシン上でカーネルが実行できる．リモートカーネルの設定方法に浮いては「
」のドキュメントページを参照されたい．バーチャルマシン内で CUDALink を使う
多くのバーチャルマシンはビデオカードをエミュレートするので，CUDA計算のためにGPUにアクセスすることはできない．バーチャルマシンソフトウェアがGPU計算をサポートしており，バーチャルマシンでGPUが使えるようにマシンが設定されていない限り，CUDALink はバーチャルマシン上ではサポートされない．
複数のCUDAデバイス
CUDALink はWolfram言語の並列ツールを使って複数のデバイス上でサポートされている．ワーカーカーネルは各GPUに対して起動できる．サポートされているGPUの最大数はユーザが起動できるカーネル数によってのみ制限される．
」を参照されたい．ヘッドレスターミナル
CUDALink はヘッドレスターミナル上でサポートされている．Linux上ではシステム設定によりNVIDIAデバイスは適切な許可が得られないこともある.ヘッドレスターミナル上での CUDALink の設定にいての詳細は「
」を参照されたい．