在CUDA中，stream操作分为同步和异步两种类型。同步stream操作会阻塞CPU进程，直至任务完成，而异步操作则在唤醒函数后立刻将控制权交给CPU。这种设计为CUDA提供了强大的并发执行能力，同时通过合理规划stream使用，能够优化GPU的资源利用，提升程序效率。在实际编程中，stream的管理至关重要。开发人员可以通过显...
CUDA编程：stream和Concurrency初探十
在探索CUDA编程的实践中，我们往往在概念和简单的实例中徘徊，为了更好地理解CUDA的并发性，本文将通过编写TensorRT插件的实际项目，将理论与实践结合，让抽象的概念具体化。在正式编写项目之前，我们需先理解并掌握一些关键概念，确保在实际编程中得心应手。
CUDA程序的并发性分为两个层面：第一是kernel level concurrency，即一个任务由GPU上的多个线程并行执行；第二是grid level concurrency，多个任务同时在GPU上执行。这两种并发性模式构成了CUDA程序高效运行的基础。
然而，在并发执行任务的过程中，如果后续任务依赖于前一任务的结果，那么问题就出现了：如果它们在同一时间执行，程序可能会崩溃。为了解决这一问题，引入了stream的概念。stream实质上是一种主机上的任务排序机制，它能控制多个任务在设备上的执行顺序，同时确保它们互不影响。在执行任务时，stream的使用能显著降低程序运行时间，尤其是在数据传输和任务执行之间进行优化。
在CUDA中，stream操作分为同步和异步两种类型。同步stream操作会阻塞CPU进程，直至任务完成，而异步操作则在唤醒函数后立刻将控制权交给CPU。这种设计为CUDA提供了强大的并发执行能力，同时通过合理规划stream使用，能够优化GPU的资源利用，提升程序效率。
在实际编程中，stream的管理至关重要。开发人员可以通过显式或隐式的方式调用CUDA stream。在某些情况下，虽然在代码中没有显式进行stream操作，但系统会自动分配一个隐式stream，所有任务在该stream上执行。例如，当使用cudaMemcpy进行数据传输时，操作会阻塞CPU进程，直至数据传输完成。
然而，对于需要控制多个任务执行顺序的场景，必须申请显式stream进行管理。例如在重叠host与device计算、host计算与CPU-GPU数据传输、device计算与CPU-GPU数据传输，以及GPU并发计算等情况下，合理使用stream可以显著提高程序的执行效率。
在使用cudaMemcpyAsync进行异步数据传输时，操作权在数据传输过程中交给了CPU。这为开发者提供了一种高效管理内存传输与计算任务的策略。
在使用CUDA时，创建和管理stream是关键步骤。CUDA提供了cudaStreamDestroy、cudaStreamSynchronize、cudaStreamQuery等API来声明、创建、销毁stream，并在kernel中调用。当调用cudaStreamDestroy时，如果stream中还有未完成的操作，函数会立即返回，直到所有stream中的操作结束并释放资源。
为了进一步优化程序性能，CUDA允许开发者定义stream的优先级，以便更高效地调度资源。优先级更高的stream可以抢占资源，提高整体执行效率。同时，CUDA Events作为标记，用于监控和查询stream的状态，它们可以在程序的任意位置插入，用于等待或测试指定点的操作完成情况。
通过实际项目实践，我们可以更好地理解和掌握CUDA的并发性和资源管理技巧，从而编写出高效、稳定的GPU程序。利用stream和Events的高级特性，开发者能够更精细地控制任务执行的顺序和并行度，显著提升程序性能。在实际应用中，合理设计和使用stream，将为CUDA编程带来前所未有的灵活性和效率提升。
2024-10-30
