7.3 图（Graphs）API与执行图优化

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7.3 图（Graphs）API与执行图优化 7.3 图（Graphs）API与执行图优化在现代高性能计算的演进中，GPU的编程模型正从“内核发射即忘”（fire-and-forget kernel launch）逐步迈向更精细、更可预测、更高效的控制范式。CUDA Graphs API 正是在这一背景下应运而生的一项革命性技术。它不仅重新定义了GPU任务调度的方式，更从根本上改变了我们对异构计算流水线的理解与构建方式。作为CUDA运行时与驱动API中的高级抽象层，Graphs API提供了一种声明式、静态化、可复用的任务依赖图结构，使得开发者能够将原本零散、动态、难以优化的内核调用序列转化为一张具有明确拓扑关系的执行蓝图。