第十章 CUDA流(stream)实战篇

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分类专栏： CUDA 文章标签： 性能优化 计算机视觉 人工智能 边缘计算 深度学习
于 2023-08-23 12:09:02 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38252409/article/details/132426401
本教程详细介绍了CUDA流(Stream)的概念、作用、分类和使用方法，包括空流和非空流的区别。通过实战例子展示了单流和多流在数据传输与核函数执行中的应用，以及内存分配和设备赋值的同步与异步操作。学习CUDA流可以有效提升GPU计算性能，实现CUDA工程化的关键优化技巧。

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前言

学习我的教程专栏，你将绝对能实现CUDA工程化，实现环境安装、index计算、kernel核函数编程、内存优化与steam性能优化、原子操作、nms的cuda算子、yolov5的cuda部署等内容，并开源教程源码。

之前章节教程，我们已可编写自己设定的核函数代码，亦可从内存使用方面优化cuda编程性能。而本章节继续介绍另一种途径优化cuda性能，该途径为流stream的应用。它代表着一系列的指令的执行队列，表示GPU操作队列，按照先后顺序而依次执行。也可使用多个流并行执行多个任务。为此，可通过使用流设计任务并行(有些类似甘特图)，通过使用多个流启动多个同时内核，可以实现网格级并发，提升cuda性能，我们将在此章节中，介绍有关stream操作内容，并附其源码。

专栏概括

1、cuda教程目录

第一章 指针篇–>点击这里
第二章 CUDA原理篇–>点击这里
第三章 CUDA编译器环境配置篇–>

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第十一章 CUDA的NMS算子实战篇(下篇)
weixin_38252409的博客
08-28 2340
学习我的教程专栏，你将绝对能实现CUDA工程化，实现环境安装、index计算、kernel核函数编程、内存优化与steam性能优化、原子操作、nms的cuda算子、yolov5的cuda部署等内容，并开源教程源码。学到这里，想必已掌握cuda编程精髓，基本可熟练使用cuda编写自己逻辑的算子。然，从事人工智能行业，更多企业需要我们使用cuda实现模型部署的速度提升，则如何将深度学习相关处理使用cuda加速实现是一个核心问题。我们将使用cuda编码金典算子-NMS。
第十一章 CUDA的NMS算子实战篇(上篇)
weixin_38252409的博客
08-27 1461
学习我的教程专栏，你将绝对能实现CUDA工程化，实现环境安装、index计算、kernel核函数编程、内存优化与steam性能优化、原子操作、nms的cuda算子、yolov5的cuda部署等内容，并开源教程源码。学到这里，想必已掌握cuda编程精髓，基本可熟练使用cuda编写自己逻辑的算子。然，从事人工智能行业，更多企业需要我们使用cuda实现模型部署的速度提升，则如何将深度学习相关处理使用cuda加速实现是一个核心问题。我们将使用cuda编码金典算子-NMS。
cuda图像处理_CUDA随笔之Stream的使用
weixin_39563420的博客
01-13 739
出于个人兴趣和工作需要，最近接触了GPU编程。于是想写篇文章（或一系列文章），总结一下学习所得，防止自己以后忘了。这篇短文主要介绍CUDA里面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。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76...
CUDA优化方案—stream的使用
qq_37764141的博客
01-28 6189
CUDA优化——stream的使用一、stream是什么？二、stream编程1.引入库 一、stream是什么？ 示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 二、stream编程 1.引入库 要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。 ...
cuda中的两种默认stream
feng__shuai的博客
10-14 1718
本质上per-thread是为了多线程设计的流模式，当面对多线程的进程应用的时候，如果每个线程都使用的是legacy stream的时候，那么多线程的意义其实就失去了，因为在gpu上还是串行的。进行编译nvcc --default-stream per-thread ./pthread_test.cu -o pthreads_per_thread 可以得到如下结果，可以看到legacy就一个stream, 但是依然把整个进程中的所有流给同步了。还是上面的代码，我们先看看如何启动per-thread。
CUDA流（Stream）
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牧野的博客
02-14 2万+
CUDA流表示一个GPU操作队列，该队列中的操作将以添加到流中的先后顺序而依次执行。可以将一个流看做是GPU上的一个任务，不同任务可以并行执行。使用CUDA流，首先要选择一个支持设备重叠（Device Overlap）功能的设备，支持设备重叠功能的GPU能够在执行一个CUDA核函数的同时，还能在主机和设备之间执行复制数据操作。 支持重叠功能的设备的这一特性很重要，可以在一定程度上提升GPU程序的
CUDA编程模型系列十( CUDA Stream / CUDA 流 / 多流执行)
专注于人工智能领域的小何尚
08-06 2899
本期我介绍了CUDA 中Stream的概念和使用方法, CUDA流也是很多CUDA加速库(cuBLAS, cuDNN, TensorRT)中常用的手段, 它能让多个执行队列并行执行, 还能让这些队列执行的过程中相对独立, 彼此不受影响。本系列视频目的是帮助开发者们一步步地学会利用CUDA编程模型加速GPU应用, 我们的口号是: 让GPU飞起来。CUDA编程模型系列十( CUDA Stream / CUDA 流 / 多流执行)
第九章 CUDA原子(atomic)实战篇
weixin_38252409的博客
08-22 2660
学习我的教程专栏，你将绝对能实现CUDA工程化，实现环境安装、index计算、kernel核函数编程、内存优化与steam性能优化、原子操作、nms的cuda算子、yolov5的cuda部署等内容，并开源教程源码。在本章节中，我们将介绍特殊操作-原子操作(atomic)，分为计算原子操作与位相关原子操作。该操作弥补cuda核函数并行对同一内存修改而导致错误结果。另外，介于后面yolo的cuda处理需要使用原子相关操作，特别是按条件筛选保留或处理对应位置的数据。
第十三章 基于CUDA的YOLO部署实战篇
weixin_38252409的博客
09-09 1142
我将带领大家如何使用cuda部署yolov5的算法，也会涉及到tensorrt相关内容，介于我不太清楚各位现有技术能力，我将介绍基于tensorrt的yolov5模型部署，也会涉及到一些tensorrt相关知识，主要分为三个部分内容，内容一基于onnx的yolov5部署的tensorrt介绍，内容二基于cpu部署onnx的yolov5模型介绍，主要介绍如何使用C++构建前后处理逻辑，内容三``基于cuda部署的yolov5模型介绍``，主要介绍如何使用cuda构建前后处理逻辑及device端内部处理过程。
CUDA编程之：Stream（流）
HPC&Geophysics攻城狮
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（Cuda）流Stream
F_hawk189的博客
10-18 480
转载自：https://blog.youkuaiyun.com/mounty_fsc/article/details/51092933 1.流（stream）的理解 一个流对应并发的概念，是一组顺序执行的操作（可能由多个主机线程发出）； 多个流对应并行的概念，因为发生顺序具有不确定性。 2.相关函数 //基本函数 cudaStream_t stream//定义流 cudaStreamCreate(c...
CUDA编程之Stream
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深之JohnChen的专栏
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‌：CUDA流（Stream）是一组在GPU上按顺序执行的操作序列，不同流中的操作可并行或交错执行，以提升计算效率‌。‌。
CUDA学习(八):CUDA流（Stream）
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【OpenCV】CUDA模块6:Stream
weixin_39244242的博客
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同一个流中的命令会按照它们被添加到流中的顺序执行，而不同流中的命令则可以并行执行，具体取决于 GPU 的硬件资源和调度策略。cv::cuda::Stream 类提供了创建和操作 CUDA 流的功能。在 OpenCV 的 CUDA 模块中，许多函数都接受一个 Stream 参数，以便你可以指定在哪个流上执行该操作。然而，上面的代码示例实际上并没有利用到 CUDA 的并行性，因为我们没有创建真正的独立流。cv::cuda::Stream 是 OpenCV CUDA 模块中的一个类，它表示一个 CUDA 流。
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流(stream)是一种基于context之上的任务管道抽象，一个context可以创建n个流；如果想要在cuda上实现高性能异步多并发，可以通过流来实现任务的异步控制。nullptr是默认流每个线程都有自己的默认流。
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CUDA中的流（stream）表示一个GPU操作队列，该队列中的操作将以添加到流中的先后顺序而依次执行。可以将一个流看做是GPU上的一个任务，不同的流（即不同的任务）可以并行执行。这种并行性允许在同一设备上的多个操作重叠执行，从而提高了GPU的利用率和程序的执行效率。cudaSetStream(): 用于设置当前线程的执行流。cudaStreamCreate(): 用于创建执行流。cudaStreamSynchronize(): 用于等待执行流中的所有操作完成。
cuda流(stream)实战篇
12-26
CUDA流（CUDA Streams）是NVIDIA CUDA编程模型中的一个重要组成部分，它允许并发执行多个计算任务，提高GPU的并行利用率。在CUDA中，流是一种线程调度机制，可以将一组操作组织成一个独立的工作单元来进行。 **实战应用**： 1. **数据加载与预处理**：当你需要从内存或磁盘读取大量数据，并对其进行预处理（如归一化、量化等）时，可以在不同的流中并行进行这些操作，以免阻塞CPU。 2. **计算任务分解**：如果你有多个计算密集型任务，每个任务都可以放入不同的流，这样可以在等待某个任务完成时启动下一个任务，利用GPU的闲置时间。 3. **同步和互斥**：使用`cudaStreamSynchronize`函数可以同步流，确保所有先前在这个流中提交的任务都已完成。如果需要在特定点保证资源一致性，可以使用`cudaStreamWaitEvent`和`cudaEventQuery`进行事件同步。 **实战示例**： ```c++ cudaStream_t streamA, streamB; // 创建两个流 ... // 启动在streamA中的计算任务 kernel<<<block_size, thread_per_block>>>(dataA, ...); // 同时在streamB开始另一个计算任务 kernel<<<block_size, thread_per_block>>>(dataB, ...); // 如果需要，可以在此处同步streamA以确保前一个任务完成 cudaStreamSynchronize(streamA); // 然后再同步到streamB，继续执行其他任务 cudaStreamSynchronize(streamB); ```
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