一、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。
Cuda stream是指一堆异步的cuda操作，他们按照host代码调用的顺序执行在device上。
典型的cuda编程模式我们已经熟知了：
· 将输入数据从host转移到device
· 在device上执行kernel
· 将结果从device上转移回host
Cuda Streams
所有的cuda操作（包括kernel执行和数据传输）都显式或隐式的运行在stream中，stream也就两种类型，分别是：
· 隐式声明stream（NULL stream）
· 显示声明stream（non-NULL stream）
异步且基于stream的kernel执行和数据传输能够实现以下几种类型的并行：
· Host运算操作和device运算操作并行
· Host运算操作和host到device的数据传输并行
· Host到device的数据传输和device运算操作并行
· Device内的运算并行
二、Stream的使用
由于GPU和CPU不能直接读取对方的内存，CUDA程序一般会有一下三个步骤：1）将数据从CPU内存转移到GPU内存（HtoD），2）GPU进行运算并将结果保存在GPU内存（DtoD），3）将结果从GPU内存拷贝到CPU内存（DtoH）。
如果不做特别处理，那么CUDA会默认只使用一个Stream（Default Stream）。在这种情况下，刚刚提到的三个步骤就如菊花链般蛋疼地串联，必须等一步完成了才能进行下一步。是不是很别扭？
NVIDIA家的GPU有一下很不错的技能（不知道是不是独有）：
数据拷贝和数值计算可以同时进行。
两个方向的拷贝可以同时进行（GPU到CPU，和CPU到GPU），数据如同行驶在双向快车道。
但同时，这数据和计算的并行也有一点合乎逻辑的限制：进行数值计算的kernel不能读写正在被拷贝的数据。
Stream正是帮助我们实现以上两个并行的重要工具。基本的概念是：
将数据拆分称许多块，每一块交给一个Stream来处理。
每一个Stream包含了三个步骤：1）将属于该Stream的数据从CPU内存转移到GPU内存，2）GPU进行运算并将结果保存在GPU内存，3）将该Stream的结果从GPU内存拷贝到CPU内存。
所有的Stream被同时启动，由GPU的scheduler决定如何并行。
在这样的骚操作下，假设我们把数据分成A，B两块，各由一个Stream来处理。A的数值计算可以和B的数据传输同时进行，而A与B的数据传输也可以同时进行。由于第一个Stream只用到了数据A，而第二个Stream只用到了数据B，“进行数值计算的kernel不能读写正在被拷贝的数据”这一限制并没有被违反。效果如下：
下图表示数据在CPU内存与GPU内存转移的起始时间、持续时间、使用的GPU、CUDA流的名称
三、总结
使用多个Stream令数据传输和计算并行，可比只用Default Stream增加相当多的吞吐量。在需要处理海量数据，Stream是一个十分重要的工具。
