// 6.中间结果计算（流0） dim3 original_block(BLOCK_SIZE); dim3 demodulate_grid((dstPixels + original_block.x - 1) / original_block.x); demodulate_gray_kernel << < demodulate_grid, original_block, 0, stream[0] >> > (fringes_vec_d, mid_vec_d, bitShift, dstPixels); // 7.降采样初始化 mGpuData.vecSz.clear(); mGpuData.vecSz.resize(SAMPLE_NUM + 1); mGpuData.vecSz[0] = cv::Size(mBasicParams.mCol, mBasicParams.mRow); for (int i = 1; i < SAMPLE_NUM + 1; i++) mGpuData.vecSz[i] = cv::Size((mGpuData.vecSz[i - 1].width + 1) >> 1, (mGpuData.vecSz[i - 1].height + 1) >> 1); if (mBasicParams.mReMallocCuda) { int sampleBytes = 0; for (int i = 0; i < mGpuData.vecGxxDev.size(); ++i) { cudaFree(mGpuData.vecGxxDev[i]); cudaFree(mGpuData.vecGxyDev[i]); cudaFree(mGpuData.vecGyxDev[i]); cudaFree(mGpuData.vecGyyDev[i]); } mGpuData.vecGxxDev.resize(SAMPLE_NUM + 1, nullptr); mGpuData.vecGxyDev.resize(SAMPLE_NUM + 1, nullptr); mGpuData.vecGyxDev.resize(SAMPLE_NUM + 1, nullptr); mGpuData.vecGyyDev.resize(SAMPLE_NUM + 1, nullptr); // 重复执行时也不会进入这里，不太需要进行流分配显存 for (int i = 0; i < SAMPLE_NUM + 1; i++) { sampleBytes = mGpuData.vecSz[i].area() * sizeof(short); cudaMalloc((void**)&mGpuData.vecGxxDev[i], sampleBytes); cudaMalloc((void**)&mGpuData.vecGxyDev[i], sampleBytes); cudaMalloc((void**)&mGpuData.vecGyxDev[i], sampleBytes); cudaMalloc((void**)&mGpuData.vecGyyDev[i], sampleBytes); } } // 8.降采样（流1） dim3 pyrDown_grid; std::vector<std::vector<T*>> fringeTower; // 设备上条纹图金字塔 std::vector<T**> sample_fringes_dev_d; // 降采样条纹图数组的数组 fringeTower.emplace_back(fringes_d); sample_fringes_dev_d.emplace_back(fringes_vec_d); fringeTower.resize(SAMPLE_NUM + 1); sample_fringes_dev_d.resize(SAMPLE_NUM + 1, nullptr); for (int i = 0; i < SAMPLE_NUM; ++i) { fringeTower[i + 1].resize(FRINGE_NUM, nullptr); } for (int i = 0; i < FRINGE_NUM; ++i) { for (int j = 0; j < SAMPLE_NUM; ++j) { int sampleAmount = mGpuData.vecSz[j + 1].area(); pyrDown_grid.x = (sampleAmount + original_block.x - 1) / original_block.x; cudaMallocAsync((void**)&fringeTower[j + 1][i], sampleAmount* dataType, stream[1]); pyrDown_kernel << < pyrDown_grid, original_block, 0, stream[1] >> > (fringeTower[j][i], fringeTower[j + 1][i], mGpuData.vecSz[j].width, mGpuData.vecSz[j].height, mGpuData.vecSz[j + 1].width, mGpuData.vecSz[j + 1].height); } } //cudaDeviceSynchronize(); cudaStreamSynchronize(stream[1]); 为什么我这段代码里流0和流1没有并行而是在串行计算？

<think>嗯，用户的问题是关于CUDA流中流0和流1没有并行执行，而是串行计算的原因。我需要仔细分析他提供的代码，找出可能的原因。 首先，用户提到代码中的流0和流1分别在步骤6和步骤8中使用。流0执行了demodulate_gray_kernel，而流1执行了pyrDown_kernel。用户观察到这两个流没有并行，而是按顺序执行，想知道为什么。 我需要回忆一下CUDA流的同步机制。CUDA中，如果操作是在不同的流中，默认情况下它们可能会并发执行，但有几个条件：比如没有依赖关系，资源足够，以及正确的流分配。如果其中一个流有同步操作，比如cudaStreamSynchronize，或者隐式同步点，就会导致串行。 看用户的代码，步骤6之后是步骤7的降采样初始化，这部分主要是CPU端的操作，比如调整vector的大小，循环中释放和分配显存。特别是，在步骤7中有一个条件判断，如果mBasicParams.mReMallocCuda为真，会执行cudaFree和cudaMalloc。这些CUDA内存操作可能引起隐式的设备同步。因为CUDA的内存管理函数，如cudaFree和cudaMalloc，通常是同步的，会导致主机线程等待所有之前的CUDA操作完成，这可能包括流0中的kernel执行。 接下来是步骤8的降采样处理，其中在循环中调用了cudaMallocAsync和pyrDown_kernel，使用流1。但在步骤8的末尾，调用了cudaStreamSynchronize(stream[1])，这会显式地同步流1，但可能在这之前，步骤7中的cudaMalloc或cudaFree已经导致流0的kernel必须完成，从而破坏了并发。 可能的同步点出现在步骤7的cudaFree和cudaMalloc，因为这些函数会隐式同步设备。当在流0中启动的demodulate_gray_kernel之后，执行这些同步的CUDA API调用时，主机必须等待流0的kernel完成，才能继续执行后续操作。因此，步骤7中的内存操作导致流0的kernel必须完成，之后才能启动流1的操作，导致两者串行。 此外，步骤8中的cudaMallocAsync是异步的，但需要检查是否在支持UM（统一内存）的环境下，或者是否正确使用流参数。如果cudaMallocAsync的调用没有正确指定流，或者在某些CUDA版本中不支持，可能会导致隐式同步。 另一个可能是在步骤8的循环中，对于每个i和j，可能连续启动多个pyrDown_kernel到流1，但如果在每次循环迭代中，启动kernel之后没有其他可以并行的操作，或者循环结构导致必须按顺序执行，也可能影响并行性。不过这可能更多影响流内部的并行，而不是流之间的。 总结，主要问题可能出在步骤7中的cudaFree和cudaMalloc引起的隐式同步，导致流0的kernel必须完成，之后才能执行流1的操作。此外，步骤8中同步流1的操作可能进一步导致串行，但关键点可能在步骤7的同步函数。 为了验证这一点，应该检查步骤7中的cudaFree和cudaMalloc是否是同步调用，如果是的话，它们会强制主机等待所有之前的CUDA操作完成，包括流0中的kernel，这样流1的操作只能在流0完成后启动，导致串行。解决方法可能包括使用异步的内存管理函数，或者重新安排内存操作，避免在流0和流1之间插入同步点。</think>您的代码中流0和流1出现串行执行的主要原因如下： 1. **隐式同步点（关键原因）** 在步骤7的显存重分配代码中： ```cpp cudaFree(mGpuData.vecGxxDev[i]); // 同步操作 cudaMalloc(...); // 同步操作 ``` 这些CUDA内存操作会触发隐式设备同步，导致： - 主机线程会阻塞直到之前所有流（包括流0）的任务完成 - 流0的`demodulate_gray_kernel`必须执行完毕后才能继续后续操作 2. **显式同步点** 步骤8最后的： ```cpp cudaStreamSynchronize(stream[1]); // 强制等待流1完成 ``` 这会导致后续代码必须等待流1全部完成，但更关键的是前一个同步点已经破坏了并行性。 3. **依赖关系** ```cpp // 步骤6（流0） demodulate_gray_kernel <<<..., stream[0]>>>; // 步骤7（隐式同步点） cudaFree/cudaMalloc; // 这里会等待流0完成 // 步骤8（流1） pyrDown_kernel <<<..., stream[1]>>>; // 必须等待流0完成后才开始 ``` 4. **内存操作特性** `cudaMallocAsync`在代码中被正确使用，但步骤7中的传统`cudaMalloc`仍然是同步操作，且： - 需要CUDA 11.2+和适当硬件支持异步内存操作 - 需要确认运行环境是否满足异步内存操作条件 **解决方案建议：** 1. **异步内存管理** ```cpp // 替换同步操作为异步版本（需要CUDA 11.2+） cudaFreeAsync(mGpuData.vecGxxDev[i], stream[0]); cudaMallocAsync(&mGpuData.vecGxxDev[i], ..., stream[0]); ``` 2. **重构资源管理** - 在初始化阶段预先分配所有显存 - 避免在计算过程中进行显存分配/释放 3. **增加异步间隙** ```cpp // 在流0启动kernel后立即安排流1的任务 demodulate_gray_kernel <<<..., stream[0]>>>; pyrDown_kernel <<<..., stream[1]>>>; // 不等待流0完成直接启动 ``` 4. **使用CUDA Graph** ```cpp // 将整个流程封装为CUDA Graph cudaGraph_t graph; cudaGraphCreate(&graph, 0); // 添加所有操作节点... cudaGraphInstantiate(...); ``` **验证方法：** ```cpp // 在关键位置插入计时 cudaEvent_t start0, end0, start1, end1; cudaEventCreate(&start0); ... cudaEventRecord(start0, stream[0]); demodulate_gray_kernel <<<..., stream[0]>>>; cudaEventRecord(end0, stream[0]); cudaEventRecord(start1, stream[1]); pyrDown_kernel <<<..., stream[1]>>>; cudaEventRecord(end1, stream[1]); // 检查时间重叠区间 cudaEventElapsedTime(&time0, start0, end0); cudaEventElapsedTime(&time1, start1, end1); ``` 建议优先检查隐式同步点问题，这是CUDA流编程中最常见的性能陷阱。通过Nsight Systems工具可以直观看到kernel执行的时间线重叠情况。