CUDA7.0新特性：主机多线程驱动GPU Kernel并发执行

"CUDA7.0：主机多线程流实现kernel并行" CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA推出的编程模型，它允许开发者利用图形处理单元（GPU）进行高性能计算。CUDA 7.0引入了一项新特性，即主机多线程与多流之间的kernel并行执行，这极大地提升了GPU的并行处理能力，特别是对于需要同时执行多个kernel的复杂应用。 在传统的CUDA编程中，kernel是执行在GPU上的并行计算任务，而流（Stream）则是一系列连续的GPU操作序列，这些操作在流内按照顺序执行，但不同流之间可以并发执行。在CUDA 7.0之前，如果没有指定流，那么CUDA运行时会使用默认流，这个默认流是一个特殊流，隐式地同步所有非流特定的命令。 在CUDA 7.0中，主机的每个线程都可以分配一个独立的流，这样就可以实现多线程对多流的控制，进而实现kernel的并行执行。这意味着当主机上的多个线程分别向各自分配的流提交kernel时，这些kernel可以在GPU上并发执行，无需等待其他kernel完成。这种并发执行提高了系统资源的利用率，减少了等待时间，从而提升了整体计算效率。 异步执行是CUDA中的关键概念，它允许CPU和GPU同时工作，CPU可以继续处理其他任务，而GPU则忙于执行CUDA命令。通过流，开发者可以安排数据传输、kernel执行和其他GPU操作在不同的流中异步进行，使得数据传输和计算可以重叠，进一步优化了性能。 例如，一个线程可能在流A中启动一个数据传输到GPU，然后在流B中启动一个kernel执行，即使数据传输尚未完成，kernel也可以开始执行，因为这两个操作是在不同的流中进行的。一旦数据传输完成，GPU会自动处理数据，并继续执行后续的计算任务，这一切都在后台进行，不会阻塞CPU。 为了有效地利用这一特性，开发者需要注意以下几点： 1. **流的创建和管理**：每个线程需要创建并维护自己的流，确保流之间的独立性和并发性。 2. **同步操作**：虽然流提供了异步执行的能力，但在某些情况下，如需确保数据在kernel执行前已经到达GPU，或者等待所有kernel完成，需要使用`cudaStreamSynchronize()`进行同步。 3. **资源分配**：考虑到并发执行可能导致的资源竞争，合理地分配和管理GPU资源是非常重要的。 4. **性能优化**：利用CUDA的分析和调试工具（如nvprof）进行性能分析，找出潜在的瓶颈并优化代码。 CUDA 7.0的主机多线程流机制为开发者提供了更高级别的并行控制，有助于编写出更加高效且并行化的CUDA程序，这对于高性能计算、科学模拟和大数据分析等领域的应用具有重要意义。