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CUDA Graph 是 NVIDIA CUDA 平台中用于优化 GPU 工作流执行效率的机制。它通过将一系列 GPU 操作（如内核启动、内存拷贝等）预定义为有向图结构，减少 CPU 与 GPU 之间的交互开销，从而提高性能。以下是对 CUDA Graph 的详细解释：

1. CUDA Graph 的核心概念

图的组成：
- 节点（Nodes）：表示单个 GPU 操作（如内核启动、内存拷贝、事件记录等）。
- 边（Edges）：定义节点间的依赖关系，确保操作按正确顺序执行。
执行模式：
- 传统模式：CPU 逐个提交操作到 GPU 流（Stream），每次提交需 CPU 参与。
- Graph 模式：将操作及其依赖关系预先编码成图，一次性提交整个图，减少 CPU 开销。

2. CUDA Graph 的优势

降低 CPU 开销：避免频繁的 CPU-GPU 同步和指令提交。
提升 GPU 利用率：预定义的依赖关系允许 GPU 提前优化资源调度。
适用于短小、重复的任务：对大量小内核或固定流程的任务（如推理）效果显著。
可复用性：实例化后的图可多次执行，无需重新构建。

3. 构建 CUDA Graph 的两种方式

方式 1：显式创建（Explicit API）

步骤：
1. 创建空图：cudaGraphCreate()
2. 手动添加节点并指定依赖（如 cudaGraphAddKernelNode、cudaGraphAddMemcpyNode）。
3. 实例化图：将图转换为可执行的“实例”（cudaGraphInstantiate）。
4. 执行图：cudaGraphLaunch(instance)。
适用场景：对图的精细控制需求较高时。

方式 2：流捕获（Stream Capture）

步骤：
1. 开始捕获流：cudaStreamBeginCapture(stream)。
2. 在流中执行常规 CUDA 操作（如内核、内存拷贝）。
3. 结束捕获并生成图：cudaStreamEndCapture(stream, &graph)。
4. 实例化并执行图。
优点：简化现有代码迁移，自动捕获依赖关系。
注意事项：捕获期间需避免非捕获操作（如使用默认流）。

4. 典型应用场景

深度学习推理：固定计算图多次执行。
物理模拟/游戏引擎：重复的 GPU 计算步骤。
流水线并行：将多个阶段的操作预定义为图，减少同步开销。

5. 关键 API 函数

图管理：

cudaGraphCreate(), cudaGraphDestroy()
cudaGraphInstantiate(), cudaGraphLaunch()

流捕获：

cudaStreamBeginCapture(), cudaStreamEndCapture()

节点类型：
- 内核节点、内存拷贝节点、事件节点、子图节点（CUDA 11+）等。

6. 优化与注意事项

参数固化：图的节点参数（如内核参数指针）在实例化后不可更改。若需变更，需重新构建或使用 CUDA 11+ 的节点更新功能。
图的更新（CUDA 11+）：
- 允许更新部分节点参数（如内核参数、内存地址）而无需重建整个图。
性能权衡：
- 图的构建和实例化有一定开销，适合长期复用场景。
- 动态变化的工作流可能不适合用图。

7. 示例代码（流捕获）

cudaStream_t stream;
cudaGraph_t graph;
cudaGraphExec_t instance;cudaStreamCreate(&stream);// 开始捕获流
cudaStreamBeginCapture(stream, cudaStreamCaptureModeGlobal);// 在流中执行操作（示例：内存拷贝 + 内核启动）
kernel1<<<..., stream>>>(...);
cudaMemcpyAsync(..., stream);
kernel2<<<..., stream>>>(...);// 结束捕获并实例化图
cudaStreamEndCapture(stream, &graph);
cudaGraphInstantiate(&instance, graph, NULL, NULL, 0);// 执行图
cudaGraphLaunch(instance, stream);
cudaDeviceSynchronize();// 清理
cudaGraphExecDestroy(instance);
cudaGraphDestroy(graph);
cudaStreamDestroy(stream);

8. 性能对比

测试场景：多个短内核连续执行。
- 传统流：每次内核启动需 CPU 提交，延迟累积。
- CUDA Graph：一次提交，延迟显著降低。
结果：吞吐量提升可达数倍（视具体任务而定）。

9. 兼容性与限制

CUDA 版本：需 CUDA 10.0 或更高版本，部分高级功能需 CUDA 11+。
GPU 架构：支持 Pascal 及更新架构（如 Volta、Ampere）。

总结

CUDA Graph 通过预定义和复用 GPU 操作图，优化了固定工作流的执行效率，尤其适合高重复性任务。开发者可通过显式创建或流捕获灵活构建图，结合 CUDA 11+ 的节点更新功能，进一步平衡性能与灵活性。正确使用时，它能显著减少 CPU 开销，提升 GPU 利用率。