重叠计算和数据传输：

cudaMemcpyAsync(a_d, a_h, size, cudaMemcpyHostToDevice, 0);
kernel<<<grid, block>>>(a_d);
cpuFunction();

cudaMemcpyAsync（）函数的最后一个参数是流ID，在这种情况下，它使用默认流stream 0。内核也使用默认流，直到内存复制完成时才会开始执行; 因此，不需要明确的同步。 由于内存拷贝和内核都立即将控制权交还给主机，因此主机函数cpuFunction（）与其执行重叠。
在重叠计算和数据传输中，内存复制和内核执行将按顺序进行。 在能够并发复制和计算的设备上，可以将设备上的内核执行与主机和设备之间的数据传输重叠。 设备是否具有此功能由cudaDeviceProp结构的asyncEngineCount字段指示（或deviceQuery CUDA示例的输出中列出）。 在具有此功能的设备上，重叠再次需要固定主机内存，此外，数据传输和内核必须使用不同的非默认流（具有非零流ID的流）。 此重叠需要非默认流，因为使用默认流的内存副本，内存集函数和内核调用仅在设备上的所有前面的调用（在任何流中）完成之后才开始，并且设备上没有操作（在 任何流）开始直到它们完成。
并发复制并执行：

cudaStreamCreate(&stream1);
cudaStreamCreate(&stream2);
cudaMemcpyAsync(a_d, a_h, size, cudaMemcpyHostToDevice, stream1);
kernel<<<grid, block, 0, stream2>>>(otherData_d);

在此代码中，将创建两个数据流，并将其用于数据传输和内核执行，如cudaMemcpyAsync调用的最后一个参数和内核的执行配置中所指定的。
并发复制和执行演示了如何使用异步数据传输重叠内核执行。 当数据依赖性可以将数据分解为块并以多个阶段进行传输时，可以使用此技术，启动多个内核以在每个块到达时对其进行操作。 顺序复制和执行以及分步并行复制和执行都证明了这一点。 他们产生相同的结果。 第一部分显示了参考顺序实现，它在N个浮点数组（其中N假定可以被nThreads均匀整除）上进行传输和操作。
顺序复制并执行：

cudaMemcpy(a_d, a_h, N*sizeof(float), dir);
kernel<<<N/nThreads, nThreads>>>(a_d);

分步并发复制和执行显示如何将传输和内核执行分解为nStream阶段。 这种方法允许一些数据传输和执行的重叠。
分阶段并发复制和执行：

size = N * sizeof(float) / nStreams;
for (i = 0; i<nStreams; i++) {
    offset = i*N / nStreams;
    cudaMemcpyAsync(a_d + offset, a_h + offset, size, dir, stream[i]);
    kernel << <N / (nThreads*nStreams), nThreads, 0,
        stream[i] >> >(a_d + offset);
}

（在分步并发复制和执行中，假设N可以被nThreads * nStreams均匀整除。）由于流内的执行是按顺序进行的，所以内核将不会启动，直到数据在各自流中传输完成。目前的GPU可以同时处理异步数据传输和执行内核。具有单个副本引擎的GPU可以执行一次异步数据传输并执行内核，而具有两个副本引擎的GPU可以同时执行从主机到设备的一次异步数据传输，从设备到主机的一次异步数据传输以及执行内核。 GPU上的拷贝引擎数量由cudaDeviceProp结构的asyncEngineCount字段给出，该字段也在deviceQuery CUDA Sample的输出中列出。 （应该指出的是，不能将阻塞传输与异步传输重叠，因为阻塞传输发生在默认流中，所以直到所有先前的CUDA调用完成才会开始阻塞传输，它不允许任何其他CUDA调用直到它完成。）描述两个代码段的执行时间线的图如图1所示，而nStreams等于4，用于分步并发复制并在图的下半部分执行。

对于这个例子，假设数据传输和内核执行时间是可比的。 在这种情况下，当执行时间（$t_{E}$）超过传输时间（$t_{T}$）时，对于顺序版本，整体时间的粗略估计是分阶段版本的$t_{E}+t_{T}/nStreams$与$t_{E}+t_{T}$。 如果传输时间超过执行时间，则整体时间的粗略估计为$t_{E}+t_{T}/nStreams$