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为什么内核在不同的流中执行不是并行的？

内核在不同的流中执行不是并行的主要是因为流是一种异步执行的机制，而内核是一种同步执行的操作。

在GPU编程中，流是一种并发执行的机制，可以将多个任务同时提交到GPU上执行。每个流都有自己的指令序列，可以独立地执行计算任务。然而，由于GPU的硬件资源有限，不同的流之间需要共享这些资源，如寄存器、共享内存等。因此，当一个流在执行时，其他流需要等待资源的释放才能开始执行。

另外，内核是由CPU发起的，CPU和GPU之间存在数据传输的延迟。当一个内核在一个流中执行时，CPU需要等待内核执行完成并返回结果，然后才能将下一个内核提交到另一个流中执行。这种依赖关系导致了内核在不同的流中执行时不能并行进行。

总结起来，内核在不同的流中执行不是并行的主要原因有两点：一是流之间需要共享有限的硬件资源，导致流的执行需要串行进行；二是CPU和GPU之间存在数据传输的延迟，导致内核的执行需要依赖前一个内核的结果，无法并行进行。

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