CUDA之Stream介绍

最新推荐文章于 2025-04-27 17:00:04 发布
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分类专栏： Cuda 文章标签： 深度学习 计算机视觉 tensorflow
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CUDA Stream是一种异步机制，用于并行执行内存传输和GPU计算操作，提高数据吞吐量。通过创建和管理多个Stream，CUDA程序可以避免菊花链式的操作顺序，实现数据传输与计算的并行，从而有效利用GPU资源，尤其适用于处理大规模数据的深度学习和计算机视觉任务。

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一、Stream的概念

用到CUDA的程序一般需要处理海量的数据，内存带宽经常会成为主要的瓶颈。在Stream的帮助下，CUDA程序可以有效地将内存读取和数值运算并行，从而提升数据的吞吐量。

Cuda stream是指一堆异步的cuda操作，他们按照host代码调用的顺序执行在device上。
典型的cuda编程模式我们已经熟知了：
· 将输入数据从host转移到device
· 在device上执行kernel
· 将结果从device上转移回host

Cuda Streams

所有的cuda操作（包括kernel执行和数据传输）都显式或隐式的运行在stream中，stream也就两种类型，分别是：
· 隐式声明stream（NULL stream）
· 显示声明stream（non-NULL stream）

异步且基于stream的kernel执行和数据传输能够实现以下几种类型的并行：
· Host运算操作和device运算操作并行
· Host运算操作和host到device的数据传输并行
· Host到device的数据传输和device运算操作并行
· Device内的运算并行

二、Stream的使用

由于GPU和CPU不能直接读取对方的内存，CUDA程序一般会有一下三个步骤：1）将数据从CPU内存转移到GPU内存（HtoD），2）GPU进行运算并将结果保存在GPU内存（DtoD），3࿰

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好想系统的学习一下 cuda 和vpi一套 现在感觉吧太方便 所以遇到就记下来本文主要介绍CUDA里面Stream的概念。使用stream进行数据传输和计算并行，让数据处理快人一步,用到CUDA的程序一般需要处理海量的数据，内存带宽经常会成为主要的瓶颈。在Stream的帮助下，CUDA程序可以有效地将内存读取和数值运算并行，从而提升数据的吞吐量。本文使用了一个非常naive的图像处理例子：像素色彩空间转换，将一张7680x4320的8-bit BRGA图像转成同样尺寸的8-bit YUV。计算非常简单，就是
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异步并发执行 异步调用：即使GPU没有计算完，也会直接返回给host线程。 比如： kernel函数启动 device中的memory copy memory copy从host 到 device，在memory小于64K时 带Async后缀的函数 内存设置函数的调用 Streams https://zhuanlan.zhihu.com/p/51402722 https://blog.youkuaiyun.com/dcrmg/article/details/55107518 为何使用stream 用到CUDA的程序
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### CUDA 多 Stream 的用法与优化 CUDA 中的 `stream` 提供了一种机制来管理 GPU 上的任务调度和资源分配[^1]。通过创建多个流 (streams)，可以实现任务之间的并行执行，从而提升 GPU 的吞吐量。 #### 创建和使用多 Streams 在 CUDA 编程中，可以通过调用 `cudaStreamCreate()` 函数创建新的 stream 实例，并将其传递给不同的 CUDA API 调用来指定任务所属的 stream。以下是基本的操作流程： ```cpp // 定义两个独立的 CUDA 流 cudaStream_t stream1, stream2; cudaStreamCreate(&stream1); cudaStreamCreate(&stream2); // 将不同操作绑定到各自的流上 float *d_A, *d_B; // 假设这些指针已经初始化 cudaMemcpyAsync(d_A, h_A, size, cudaMemcpyHostToDevice, stream1); // 绑定到 stream1 cudaMemsetAsync(d_B, 0, size, stream2); // 绑定到 stream2 // 执行异步核函数启动 myKernel<<<blocks, threads, 0, stream1>>>(d_A); anotherKernel<<<blocks, threads, 0, stream2>>>(d_B); // 销毁流对象 cudaStreamDestroy(stream1); cudaStreamDestroy(stream2); ``` 上述代码展示了如何将数据传输 (`cudaMemcpyAsync`) 和计算 (`kernel launch`) 映射至不同的 streams，使得它们能够并发运行。 #### 数据依赖性和同步控制 当存在跨 stream 的数据依赖关系时，需显式插入同步点以确保正确的执行顺序。这通常借助于事件（events）或者直接调用阻塞式的等待命令完成。 - **Event-Based Synchronization**: 使用 `cudaEventRecord()` 记录某个时刻的状态，在另一个位置查询该状态是否达成。 ```cpp cudaEvent_t event; cudaEventCreate(&event); // 在第一个流中标记一个时间戳 someOperation<<<... , stream1>>>(); cudaEventRecord(event, stream1); // 第二个流中的操作直到前面标记完成后才继续 otherOperation<<<..., stream2>>>(); cudaStreamWaitEvent(stream2, event, 0); ``` - **Blocking Waits**: 如果不想引入额外复杂度，则可以直接让主机端暂停直至特定条件满足为止。 ```cpp cudaStreamSynchronize(stream1); // 阻止 CPU 直到 stream1 内部所有活动结束 ``` 以上方法均有助于处理复杂的程序逻辑而不会破坏性能优势。 #### 性能考量与最佳实践 为了最大化 multi-stream 技术带来的好处，请注意以下几点建议： - 确保有足够的工作负载填充各个 stream； - 避免频繁切换上下文造成的开销； - 对内存访问模式进行调整以便更好地匹配硬件特性； - 利用 profiling 工具分析瓶颈所在进而针对性改进。 ### 结论 合理运用 CUDA 的多 stream 功能可以帮助开发者构建更加高效的应用程序结构，尤其是在涉及大量小型任务的情况下尤为显著。
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