CUDA流（Stream）

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程序的执行效率。一般情况下，CPU内存远大于GPU内存，对于数据量比较大的情况，不可能把CPU缓冲区中的数据一次性传输给GPU，需要分块传输，如果能够在分块传输的同时，GPU也在执行核函数运算，这样的异步操作，就用到设备的重叠功能，能够提高运算性能。

以下程序演示单个流的使用步骤，对比使用流操作的性能提升，不使用流的情况：

#include "cuda_runtime.h"  #include <iostream>#include <stdio.h>  #include <math.h>  #define N (1024*1024)  #define FULL_DATA_SIZE N*20  __global__ void kernel(int* a, int *b, int*c){int threadID = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;if (threadID < N){c[threadID] = (a[threadID] + b[threadID]) / 2;}}int main(){//启动计时器cudaEvent_t start, stop;float elapsedTime;cudaEventCreate(&start);cudaEventCreate(&stop);cudaEventRecord(start, 0);int *host_a, *host_b, *host_c;int *dev_a, *dev_b, *dev_c;//在GPU上分配内存cudaMalloc((void**)&dev_a, FULL_DATA_SIZE * sizeof(int));cudaMalloc((void**)&dev_b, FULL_DATA_SIZE * sizeof(int));cudaMalloc((void**)&dev_c, FULL_DATA_SIZE * sizeof(int));//在CPU上分配可分页内存host_a = (int*)malloc(FULL_DATA_SIZE * sizeof(int));host_b = (int*)malloc(FULL_DATA_SIZE * sizeof(int));host_c = (int*)malloc(FULL_DATA_SIZE * sizeof(int));//主机上的内存赋值for (int i = 0; i < FULL_DATA_SIZE; i++){host_a[i] = i;host_b[i] = FULL_DATA_SIZE - i;}//从主机到设备复制数据cudaMemcpy(dev_a, host_a, FULL_DATA_SIZE * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);cudaMemcpy(dev_b, host_b, FULL_DATA_SIZE * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);kernel << <FULL_DATA_SIZE / 1024, 1024 >> > (dev_a, dev_b, dev_c);//数据拷贝回主机cudaMemcpy(host_c, dev_c, FULL_DATA_SIZE * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);//计时结束cudaEventRecord(stop, 0);cudaEventSynchronize(stop);cudaEventElapsedTime(&elapsedTime, start, stop);std::cout << "消耗时间： " << elapsedTime << std::endl;//输出前10个结果for (int i = 0; i < 10; i++){std::cout << host_c[i] << std::endl;}getchar();cudaFreeHost(host_a);cudaFreeHost(host_b);cudaFreeHost(host_c);cudaFree(dev_a);cudaFree(dev_b);cudaFree(dev_c);return 0;}

使用流：

#include "cuda_runtime.h"  #include <iostream>#include <stdio.h>  #include <math.h>  #define N (1024*1024)  #define FULL_DATA_SIZE N*20  __global__ void kernel(int* a, int *b, int*c){int threadID = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;if (threadID < N){c[threadID] = (a[threadID] + b[threadID]) / 2;}}int main(){//获取设备属性cudaDeviceProp prop;int deviceID;cudaGetDevice(&deviceID);cudaGetDeviceProperties(&prop, deviceID);//检查设备是否支持重叠功能if (!prop.deviceOverlap){printf("No device will handle overlaps. so no speed up from stream.\n");return 0;}//启动计时器cudaEvent_t start, stop;float elapsedTime;cudaEventCreate(&start);cudaEventCreate(&stop);cudaEventRecord(start, 0);//创建一个CUDA流cudaStream_t stream;cudaStreamCreate(&stream);int *host_a, *host_b, *host_c;int *dev_a, *dev_b, *dev_c;//在GPU上分配内存cudaMalloc((void**)&dev_a, N * sizeof(int));cudaMalloc((void**)&dev_b, N * sizeof(int));cudaMalloc((void**)&dev_c, N * sizeof(int));//在CPU上分配页锁定内存cudaHostAlloc((void**)&host_a, FULL_DATA_SIZE * sizeof(int), cudaHostAllocDefault);cudaHostAlloc((void**)&host_b, FULL_DATA_SIZE * sizeof(int), cudaHostAllocDefault);cudaHostAlloc((void**)&host_c, FULL_DATA_SIZE * sizeof(int), cudaHostAllocDefault);//主机上的内存赋值for (int i = 0; i < FULL_DATA_SIZE; i++){host_a[i] = i;host_b[i] = FULL_DATA_SIZE - i;}for (int i = 0; i < FULL_DATA_SIZE; i += N){cudaMemcpyAsync(dev_a, host_a + i, N * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice, stream);cudaMemcpyAsync(dev_b, host_b + i, N * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice, stream);kernel << <N / 1024, 1024, 0, stream >> > (dev_a, dev_b, dev_c);cudaMemcpyAsync(host_c + i, dev_c, N * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost, stream);}// wait until gpu execution finish  cudaStreamSynchronize(stream);cudaEventRecord(stop, 0);cudaEventSynchronize(stop);cudaEventElapsedTime(&elapsedTime, start, stop);std::cout << "消耗时间： " << elapsedTime << std::endl;//输出前10个结果for (int i = 0; i < 10; i++){std::cout << host_c[i] << std::endl;}getchar();// free stream and mem  cudaFreeHost(host_a);cudaFreeHost(host_b);cudaFreeHost(host_c);cudaFree(dev_a);cudaFree(dev_b);cudaFree(dev_c);cudaStreamDestroy(stream);return 0;}

首先声明一个Stream，可以把不同的操作放到Stream内，按照放入的先后顺序执行。

cudaMemcpyAsync操作只是一个请求，表示在流中执行一次内存复制操作，并不能确保cudaMemcpyAsync函数返回时已经启动了复制动作，更不能确定复制操作是否已经执行完成，可以确定的是放入流中的这个复制动作一定是在其后 放入流中的其他动作之前完成的。使用流（同时要使用页锁定内存）和不使用流的结果一致，运算时间分别是30ms和50ms。